SWIPT and uplink NOMA approach for self energy recycling in full-duplex enabled D2D network
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
Simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) is a method through which users can simultaneously obtain energy and receive data from the base station (BS). This allows them to charge their batteries, which have limited power capacity, and enhance the quality of service (QoS). Nevertheless, this technology encounters the double near-far issue, where users located at the edges of the cell experience insufficient energy due to energy path loss, resulting in a decrease in system performance. In this investigation, we integrate the self-energy recycling technology with a D2D communication system that enables full-duplex operation. By employing this technology, the D2D cell edge user (DCEU) can harvest energy from self-interference and utilize it to transmit data to the nearest D2D cell center user (DCCU). The DCCU combines its data with the DCEU and sends it to the BS using uplink non-orthogonal multiple access (NOMA). Both the DCCU and DCEU use a significant amount of energy when transmitting data, which negatively affects the quality of service (QoS). The goal of this research is to decrease the overall energy consumption of the DCEU and DCCU while maintaining their QoS. The defined problem is complex due to time and power limitations, as well as the presence of self and NOMA interference. To address this issue, we utilize a technique that combines time and power allocation. The numerical results demonstrated that the proposed scheme consumes 28.12% and 40.67% lesser amount of energy as compared to the baseline schemes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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