Throughput and Outage Probability Analysis for Cognitive Radio-Non-Orthogonal Multiple Access in Uplink and Downlink Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Non orthogonal multiple access (NOMA) in cognitive radio (CR) network has been recognized as potential solution to support the simultaneous transmission of both primary and secondary users. In addition, CR-NOMA can also be used to serve multiple secondary networks in overlay cognitive radio networks. The aim of our work is to increase the secondary user’s throughput without compromising in QoS requirements of the primary users. Our presented work analyses the performance of power domain NOMA in cognitive radio networks for both uplink and downlink scenarios. The primary aspect of the work is to investigate the impact of power allocation on spectrum efficiency and fairness performance of CR-NOMA. Objective function is to maximize the overall throughput under the QOS constraints of the users. We have derived closed form expressions for optimized power allocation coefficient(α) for CR-NOMA uplink and downlink communications. Parameters causing the channel outage, have been examined and conditions for outage probability is derived for CR-NOMA communication. Finally, we have presented the simulation results to validate the mathematical models that are developed for power allocation coefficient and outage probability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».