Uplink Cluster-Based Radio Resource Scheduling for HetNet mMTC Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Current telecommunication networks face a surge in the number of connected Machine-type Communication (MTC) devices, creating an unprecedented disproportionate demand for existing resources, especially when working with a Heterogeneous Networks (HetNets). This demand cannot be addressed adequately as the infrastructure's transition process between different generations is slow. Fourth Generation (4G) relies on Orthogonal Multiple Access (OMA), where a single user can occupy the same sub-channel, Orthogonality offers interference-free communication but for normal loaded scenarios, but under performs in overloaded scenarios. Whereas Fifth Generation (5G) is targeting more spectral efficiency by using the Non-orthogonal Multiple Access (NOMA), allowing MTC devices to share the same resources in frequency and time. However, NOMA medium access techniques in general have a complex scheduler design as group users/devices with aligned correlations. In this study, we formulate and simulate a 4G/5G Uplink scheduler that is based on dual NOMA-OMA. The objective is to achieve a tangible improvement in the spectral and scheduling efficiency of the network. We are able to optimize the system under HetNet objectives and clustering constraints in overloaded scenarios, to examine the limitations of both NOMA and OMA in overloaded scenarios.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».