Integration of Backscatter Communication with Multi-cell NOMA: A Spectral Efficiency Optimization under Imperfect SIC
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Future wireless networks are expected to connect large-scale low-powered communication devices using the available spectrum resources. Backscatter communications (BC) is an emerging technology towards battery-free transmission in future wireless networks by leveraging ambient radio frequency (RF) waves that enable communications among wireless devices. Non-orthogonal multiple access (NOMA) has recently drawn significant attention due to its high spectral efficiency. The combination of these two technologies can play an important role in the development of future networks. This paper proposes a new optimization approach to enhance the spectral efficiency of nonorthogonal multiple access (NOMA)-BC network. Our framework simultaneously optimizes the power allocation of base station and reflection coefficient (RC) of the backscatter device in each cell under the assumption of imperfect signal decoding. The problem of spectral efficiency maximization is coupled on power and RC which is challenging to solve. To make this problem tractable, we first decouple it into two subproblems and then apply the decomposition method and Karush-Kuhn-Tucker conditions to obtain the efficient solution. Numerical results show the performance of the proposed NOMA-BC network over the pure NOMA network without BC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle