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 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 | 0,000 |
| 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 ».