User Clustering and Resource Allocation in Hybrid NOMA-OMA Systems Under Nakagami-<i>m</i> Fading
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we tackle the problem of optimizing user clustering, power, and resource (time slot or bandwidth) allocation in the downlink of a hybrid non-orthogonal multiple access (NOMA)-orthogonal multiple access (OMA) system. In such a system, users are organized into several clusters under one of the following scenarios: (1) fixed cluster size, (2) fixed number of clusters, and (3) variable number of clusters and variable cluster size. A power domain NOMA (PD-NOMA) scheme is used in each cluster, while OMA is employed for allocating resources to different clusters. The goal is to maximize the minimum success probability (which is equivalent to minimizing the maximum outage probability) among all users to guarantee fairness. We prove that at the optimal solution, all users have the same success probability, which is called the common success probability (CSP). Then, we propose an efficient algorithm for finding the optimal CSP and cluster resource allocation factors simultaneously. The optimal power allocation factors and the optimal decoding order of users in each cluster are then derived in closed-form expressions based on the obtained optimal CSP. Simulation results show considerable performance gains by the proposed scheme, compared to existing schemes in terms of fairness, the minimum success probability of users, and the sum throughput.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».