Multi-ARIS Backscatter Enabled Downlink NOMA Communication for Cognitive Radio Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates an active reconfigurable intelligent surface (ARIS) backscatter communication (BackCom) enabled downlink NOMA scheme in a cognitive radio (CR) system. Specifically, a dedicated primary beacon (PB) is deployed to serve the primary user while providing carrier signal for ARIS-BackCom units, which act as secondary transmitters (STs) to communicate with secondary users (SUs). Notably, the deployment of multiple ARIS-BackCom devices not only reduces the radio frequency (RF) component costs in the secondary network, but also provides multiple reflective link array gains, and overcomes the double-fading phenomenon effect. Based on the established system framework, we formulate the joint optimization problem of the beamforming vectors at the PB and the STs to maximize the weighted sum rate of the SUs while ensuring quality of service for the PU. The highly-coupled non-convex problem is decomposed into three sub-problems, which can be effectively addressed jointly using fractional programming, Lagrangian dual transform, difference-of-convex, and successive convex optimization methods. Finally, the comprehensive simulation results demonstrate that, in comparison with the traditional passive RIS-BackCom network, the proposed scheme significantly boosts the network’s weighted sum rate (WSR) by a minimum of 60%.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».