Generalized Coordinated Multipoint (GCoMP)-Enabled NOMA: Outage,\n Capacity, and Power Allocation
Notice bibliographique
Résumé
A novel generalized coordinated multi-point transmission (GCoMP)-enabled\nnon-orthogonal multiple access (NOMA) scheme is proposed. In particular, the\ntraditional joint transmission CoMP scheme is generalized to be applied for all\nuser-equipments (UEs), i.e. both cell-centre and cell-edge users within the\ncoverage area of cellular base stations (BSs). Furthermore, every BS applies\nNOMA for all UEs associated to it using the same frequency sub-band (i.e. all\nUEs associated to a BS forms a single NOMA cluster). To evaluate the proposed\nscheme, we derive a closed-form expression for the probability of outage for a\nUE with different orders of BS cooperation. Important insights on the proposed\nsystem are extracted by deriving an approximate (asymptotic) expressions for\nthe probability of outage and outage capacity. Furthermore, an optimal\ntransmission power allocation scheme that jointly allocates transmission power\nfractions from all cooperating BSs to all connected UEs is developed and\ninvestigated for the proposed system. Findings show that NOMA with a large\nnumber of UEs is feasible when the GCoMP technique is used over all UEs within\nthe network coverage area. Also, the performance degradation caused by a large\nNOMA cluster size is significantly mitigated by increasing the number of\ncooperating BSs. In addition, for given feasible system parameters and a given\nNOMA cluster, the lower the available power budget, the higher is the number of\nBSs that apply NOMA for their cluster members and the lower the number of BSs\nthat use water-filling for power allocation.\n
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».