Learning-Based User Clustering in NOMA-Aided MIMO Networks With Spatially Correlated Channels
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the integration of non-orthogonal multiple access (NOMA) into massive multi-input multi-output (MIMO) systems for downlink transmission. We consider the joint design of user clustering, transmit beamforming, and power allocation to minimize the total transmit power while meeting the signal-to-interference-and-noise ratio targets. We decompose this challenging mixed-integer programming problem into three separate subproblems to solve. We propose a low-complexity learning-based user clustering algorithm, which is a modified version of mean shift clustering with a new channel correlation based clustering metric. The proposed clustering algorithm determines the clusters to trade-off between spatial dimension and power dimension offered by respective MIMO and NOMA for user multiplexing. We then design zero-forcing transmit beamformers to eliminate inter-cluster interference and optimize power allocation to minimize the total transmit power. We provide two case studies for both co-located and distributed massive MIMO systems in spatially highly correlated prorogation environments. Simulation results show that our proposed algorithm forms NOMA clusters based on the available degrees of freedom in the system to effectively use both spatial and power dimensions, which results in a substantial performance improvement over MIMO-only methods or other existing clustering methods in such environments.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».