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Enregistrement W4220906126 · doi:10.3389/frcmn.2022.821037

Non-Orthogonal Multiple Access: The Case of Improper Gaussian Signaling and Imperfect Successive Interference Cancellation

2022· article· en· W4220906126 sur OpenAlexaff
Islam Abu Mahady, Ebrahim Bedeer, Salama Ikki

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Communications and Networks · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingle antenna interference cancellationTelecommunications linkComputer scienceInterference (communication)ImperfectNomaGaussianThroughputSpectral efficiencyMathematical optimizationTransformation (genetics)Power (physics)Communications systemAlgorithmTelecommunicationsMathematicsDecoding methodsWirelessPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies a two-user downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) system that adopts an improper Gaussian signaling (IGS) strategy to compensate for the performance loss due to imperfect successive interference cancellation (SIC). Joint optimization problems are formulated to maximize the overall spectral efficiency and energy efficiency of a two-user NOMA system under minimum user-rate requirements and total power constraints. Sub-optimal solutions of IGS circularity coefficients and power allocation are obtained for the formulated problems. Furthermore, improper constellation diagrams are designed using widely linear transformation with predefined optimized IGS coefficients to study the impact of IGS on throughput and error performance. Simulation results show that the performance of IGS-based NOMA systems, where the IGS strategy is adopted by both users, outperforms that of the proper Gaussian signal (PGS)-based NOMA system under imperfect SIC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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