Transmission Scheme, Detection and Power Allocation for Uplink User Cooperation With NOMA and RSMA
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose two novel cooperative-non-orthogonal-multiple-access (C-NOMA) and cooperative-rate-splitting-multiple-access (C-RSMA) schemes for uplink user cooperation. At the first mini-slot of these schemes, each user transmits its signal and receives the transmitted signal of the other user in full-duplex mode, and at the second mini-slot, each user relays the other user’s message with amplify-and-forward (AF) protocol. At both schemes, to achieve better spectral efficiency, users transmit signals in the non-orthogonal mode in both mini-slots. In C-RSMA, we also apply the rate-splitting method in which the message of each user is divided into two streams. In the proposed detection schemes for C-NOMA and C-RSMA, we apply a combination of maximum-ratio-combining (MRC) and successive-interference-cancellation (SIC). Then, we derive the achievable rates for C-NOMA and C-RSMA, and formulate two optimization problems to maximize the minimum rate of two users by considering the proportional fairness coefficient. We propose two power allocation algorithms based on successive-convex-approximation (SCA) and geometric-programming (GP) to solve these non-convex problems. Next, we derive the asymptotic outage probability of the proposed C-NOMA and C-RSMA schemes, and prove that they achieve diversity order of two. Finally, the above-mentioned performance is confirmed by simulations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».