NOMA Integrated with Enabling Technologies and Practical Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Non-orthogonal multiple access (NOMA) schemes allow multiple users to share the same resource and separate the users in either the power-domain (PD -NOMA) or in the code domain (CD-NOMA).To make NOMA a reality in networks, several important practical challenges need to be considered.This thesis addresses some of these challenges in both the PD-NOMA and CD-NOMA space.In PD-NOMA systems integrated with mmWave technology, the thesis considers the practical constraint of the end user processing capabilities, modelled through an successive interference cancellation (SIC) decoding capability constraint that captures the number of other user's signals any given user can decode in the SIC decoding procedure.6G networks are expected to include a mix of users of varying processing capabilities, all needing to access the same spectrum.To solve the rate maximization problem when each user has different processing capabilities, the thesis proposes low-complexity heuristics to maximize the sum-rate after factoring in each individual users SIC decoding capability constraint.However, these algorithms are based on the instantaneous channel conditions of users and need to be run on a millisecond granularity.To address this, a machine learning based neural network approach is proposed that takes this complexity offline where the neural network is trained on simulated and past network data, and the trained network is directly applied to solve the clustering problem in live networks.The thesis also addresses the practical constraint around the availability of CSI by exploiting the growing field of integrated communication and sensing solutions using a camera equipped base station to aid the user clustering process in NOMA.In CD-NOMA systems using the widely promoted sparse code multiple access (SCMA) scheme for uplink (UL) NOMA, the thesis studies the PAPR problem in UL SCMA-OFDM systems.A novel link between the obtained PAPR statistics and the SCMA modulation scheme and the placement of the sub-carriers (SC's) that carry the SCMA codewords is presented.The thesis highlights unique opportunities that SCMA-OFDM systems present to the widely studied PAPR problem due to the
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».