Power Optimization in RIS-Assisted P-NOMA for Full-Duplex 6G Vehicular Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a new full-duplex transmission reconfigurable-intelligence-surface (RIS)-assisted vehicular communication framework aimed at enhancing vehicular communications among connected vehicles under congested urban areas. By integrating power-domain non-orthogonal multiple access (P-NOMA) and enabling spectrum reuse between the RIS-assisted vehicle-to-infrastructure (V2I) and vehicle-to-vehicle (V2V) communications, the proposed framework facilitates concurrent data transmission to multiple vehicles via a single sub-channel, effectively enhancing data rate performance without requiring additional bandwidth. To further improve the spectrum efficiency, we incorporate NOMA as a cross-tier interference coordination mechanism and employ successive interference cancellation (SIC) for mitigating interference originating from V2V communication, rendering our solution highly suitable for vehicular applications. We derive optimal values for transmit power and NOMA pair coefficients, and employ a successive convex approximation (SCA) technique to optimize RIS phase shifts. The superiority of the proposed approach is evaluated in comparison to the dominant interference scenario and orthogonal multiple access (OMA) technique with respect to the data rate.
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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 | 0,000 | 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 ».