Low Complexity Rate Splitting Using Hierarchical User Grouping
Notice bibliographique
Résumé
Rate splitting multiple access (RSMA) is a powerful multiple access technique that exploits the advantages of both space-division multiple access (SDMA) and nonorthogonal multiple access (NOMA), making it suitable for heterogeneity of quality of service and high throughput requirements of future networks. RSMA is based on rate splitting at the transmitter and successive interference cancellation (SIC) at the receiver. The number of transmitted streams and the number of possible decoding orders grows exponentially with the number of users. In this paper, a low-complexity rate splitting approach is proposed that finds a subset of all possible common streams by hierarchical user grouping and assigning a common stream to each group. Since the hierarchical user grouping approach creates groups of users of the same size that do not have a user in common, this approach does not require user ordering. To implement this low-complexity RSMA, alternating max-min precoding design and power allocation is used. The beamforming vectors are designed to cancel the multiuser interference. As a result, the beamforming vectors can be designed in multiple levels. Simulation results show that the proposed scheme is able to achieve attractive performance vs. complexity tradeoffs compared to several others in the literature.
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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 ».