Resource Allocation in STAR-RIS-Aided Networks: OMA and NOMA
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Notice bibliographique
Résumé
Simultaneously transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface (STAR-RIS) is a promising technology that aids in achieving full-space coverage on both sides of the surface, by splitting the incident signal into transmitted and reflected signals. This paper investigates the resource allocation problem in a STAR-RIS-assisted multi-carrier communication networks. To maximize the system sum-rate, a joint optimization problem comprising of the channel assignment, power allocation, and transmission and reflection beamforming at the STAR-RIS for orthogonal multiple access (OMA) is first formulated. To solve this challenging problem, we first propose a channel assignment scheme utilizing matching theory and then invoke the alternating optimization-based method to optimize the resource allocation policy and beamforming vectors iteratively. Furthermore, the sum-rate maximization problem for non-orthogonal multiple access (NOMA) with flexible decoding orders is investigated. To efficiently solve it, we first propose a location-based matching algorithm to determine the sub-channel assignment, where a transmitted user and a reflected user are grouped on a sub-channel. Based on this <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">transmission-and-reflection</i> sub-channel assignment strategy, a three-step approach is proposed, which involves the optimization of decoding orders, beamforming-coefficient vectors, and power allocation, by employing semidefinite programming, convex upper bound approximation, and geometry programming, respectively. Numerical results unveil that: 1) For OMA, a general design that includes the same-side user-pairing for channel assignment is preferable, whereas for NOMA, the proposed transmission-and-reflection scheme can achieve comparable performance to the exhaustive search-based algorithm. 2) The STAR-RIS-aided NOMA network significantly outperforms networks employing conventional RISs and OMA.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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