Downlink Processing of Massive MIMO-NOMA Networks Using Cell Sectored Approach for 5G Communication
Notice bibliographique
Résumé
This article shows the heterogeneous network of Massive Multiple-Input Multiple-Output (mMIMO) system and Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) scheme in Downlink (DL) scenario. The performance of mMIMO systems using Maximal Ratio Transmission (MRT) and Zero-Forcing (ZF) precoding techniques has been investigated and compared with mMIMO-NOMA systems. The problem of Pilot Contamination (PC) arises when the channel is estimated at the Base Station (BS) due to the reuse of the same pilot matrix in co-channel cells. To reduce the co-channel interference, it has been shown that the Cell Sectoring (CS) of 120 degree and 60 degree can be employed. Sum-Rate (SR) capacities have been derived for the mMIMO and the mMIMO-NOMA systems for un-sectored and sectored cells considering both Perfect Channel State Information (PCSI), and Imperfect Channel State Information (ICSI). In a multi-cell scenario, it has been shown that the mMIMO-NOMA system exploits the precoding advantage along with successive interference cancellation and outperforms the standalone mMIMO system. Further, the ZF precoded mMIMO-NOMA system with 60 degree CS has been observed to be the most appropriate candidate amongst all three systems viz. 120 degree CS, 60 degree CS, and un-sectored system in terms of reduced interference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».