Improved Dynamic Power Allocation Scheme for Massive Connectivity in NOMA System
Notice bibliographique
Résumé
In a wireless network, the radio resources are allocated to the users based on the Orthogonal Multiple Access (OMA) technique. The performance of the network can be improved by introducing non-Orthogonal multiple access (NOMA) whenever the number of users increases tremendously. There is much scope in improving the outage probability, bit error rate (BER), high spectral efficiency and latency. To improve this, Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) technique has been discussed in this paper with fair power allocation technique. The effect of fixed power and dynamic power allocation has been discussed and compared, the Bit error rate (BER) and achievable rate have been analyzed and compared. The NOMA uses Successive interference cancellation (SIC) at the receiver for decoding the individual user’s data which is a complex process. The effect of imperfect SIC has also been evaluated and analyzed. In dynamic Power allocation technique higher power is devoted to the far users due to which the near user goes into outage. A new technique has been proposed to reduce the outage power while taking the target rate and SNR of each user into consideration. The results show an improvement in outage probability in comparison with the state of art technique.
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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 | 0,000 | 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 ».