Optical STAR-RIS-Aided VLC Systems: RSMA Versus NOMA
Notice bibliographique
Résumé
A critical concern within the realm of visible light communications (VLC) pertains to enhancing system data rate, particularly in scenarios where the direct line-of-sight (LoS) connection is obstructed by obstacles. The deployment of meta-surface-based simultaneous transmission and reflection reconfigurable intelligent surface (STAR-RIS) has emerged to combat challenging LoS blockage scenarios and to provide 360 coverage in radio-frequency wireless systems. Recently, the concept of optical simultaneous transmission and reflection reconfigurable intelligent surface (OSTAR-RIS) has been promoted for VLC systems. This work is dedicated to studying the performance of OSTAR-RIS in detail and unveiling the VLC system performance gain under such technology. Specifically, we propose a novel multi-user indoor VLC system that is assisted by OSTAR-RIS. To improve the sum rate performance of the proposed system, both power-domain non-orthogonal multiple access (NOMA) and rate splitting multiple access (RSMA) are investigated in this work. To realize this, a sum rate maximization problem that jointly optimizes the roll and yaw angles of the reflector elements as well as the refractive index of the refractor elements in OSTAR-RIS is formulated, solved, and evaluated. The maximization problem takes into account practical considerations, such as the presence of non-users (i.e., blockers) and the orientation of the recipient's device. The sine-cosine meta-heuristic algorithm is employed to get the optimal solution of the formulated non-convex optimization problem. Moreover, the study delves into the sum energy efficiency optimization of the proposed system. Simulation results indicate that the proposed OSTAR-RIS RSMA-aided VLC system outperforms the OSTAR-RIS NOMA-based VLC system in terms of both the sum rate and the sum energy efficiency.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».