Energy-Efficient Optimization of Multi-User NOMA-Assisted Cooperative THz-SIMO MEC Systems
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Notice bibliographique
Résumé
The various requirements in terms of data rates and latency in beyond 5G and 6G networks have motivated the integration of a variety of communications schemes and technologies to meet these requirements in such networks. Among these schemes are Terahertz (THz) communications, cooperative non-orthogonal multiple-access (NOMA)-enabled schemes, and mobile edge computing (MEC). THz communications offer abundant bandwidth for high-data-rate short-distance applications and NOMA-enabled schemes are promising schemes to realize the target spectral efficiencies and low latency requirements in future networks, while MEC would allow distributed processing and data offloading for the emerging applications in these networks. In this paper, an energy-efficient scheme of multi-user NOMA-assisted cooperative THz single-input multiple-output (SIMO) MEC systems is proposed to allow the uplink transmission of offloaded data from the far cell-edge users to the more computing resources in the base station (BS) through the cell-center users. To reinforce the performance of the proposed scheme, two optimization problems are formulated and solved, namely, the first problem minimizes the total users’ energy consumption while the second problem maximizes the total users’ computation energy efficiency (CEE) for the proposed scheme. In both problems, the NOMA user pairing, the BS receive beamforming, the transmission time allocation, and the NOMA transmission power allocation coefficients are optimized, while taking into account the full-offloading requirements of each user as well as the predefined latency constraint of the system. The obtained results reveal new insights into the performance and design of multi-user NOMA-assisted cooperative THz-SIMO MEC systems. Particularly, with relatively high offloading rate demands (several Gbits/user), we show that (i) the proposed scheme can handle such demands while satisfying the predefined latency constraint, and (ii) the full-offloading model can be considered the most effective solution in conserving mobile devices’ resources as compared to the system with the partial-offloading model or the system without offloading.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle