Energy Consumption Optimization in RIS-Assisted Cooperative RSMA Cellular Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a downlink reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted half-duplex (HD) cooperative rate-splitting multiple access (C-RSMA) networks. The proposed system model is built up considering one base station (BS), one RIS, and two users. With the goal of minimizing the network energy consumption, a joint framework to optimize the precoding vectors at the BS, common stream split, relaying device transmit power, the time slot allocation, and the passive beamforming at the RIS subject to the power budget constraints at both the BS and the relaying node, the quality of service (QoS) constraints at both users, and a common stream rate constraint is proposed. The formulated problem is a non-convex optimization problem due to the high coupling among the optimization variables. To tackle this challenge, an efficient algorithm is presented by invoking the alternating optimization (AO) technique, which decomposes the original problem into two sub-problems; namely, sub-problem-1 and sub-problem-2, which are alternatively solved. Specifically, sub-problem-1 jointly optimizes the precoding vectors, common stream split, and relaying device power. Meanwhile, sub-problem-2 is to optimize the phase shift matrix at the RIS. In order to solve sub-problem-1, an efficient low-complexity solution based on the successive convex approximation (SCA) is proposed. Meanwhile, and with the aid of difference-of-convex (DC) rank-one representation and the SCA approach, an efficient solution for the phase shift matrix at the RIS is obtained. The simulation results demonstrate that the proposed RIS-assisted HD C-RSMA achieves a significant gain in minimizing the total energy consumption compared to the RIS-assisted RSMA scheme, RIS-assisted HD cooperative non-orthogonal multiple access (C-NOMA), RIS-assisted NOMA, HD C-RSMA without RIS, and HD C-NOMA without RIS.
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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 | 0,001 |
| 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 découle