RSMA Precoding Design Based on Interference Nulling and Sum Rate Upper Bound
Notice bibliographique
Résumé
Rate splitting multiple access (RSMA), a recent generalization and merging of spatial division multiple access (SDMA) and superposition coding has exponential complexity. Hierarchical streams that transmit a subset of possible streams of encoded messages are proposed for rate splitting and analyzed. To reduce precoding complexity, RSMA with interference nulling (RSMA-IN), that nulls the portion of interference that is not decoded is investigated by formulating a sum rate maximization problem subject to a total power constraint. To solve this non-convex problem, a method that combines interference nulling and stream SNR maximization is proposed. A convex upper bound problem is formulated for the sum rate to compare existing algorithms, and conditions under which the upper bound problem is tight are determined. Taking advantage of the tight cases, we propose an upper bound aided (UBA) enhancement of existing precoding designs by exploiting optimal solutions in the tight cases. It is also shown that the existing augmented weighted mean square error (AWMSE) algorithms cannot converge to a local optimum in sum rate maximization. Simulation results indicate that the proposed approaches enhance performance over existing ones as well as approach their upper bounds in certain instances.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».