STAR-RIS-Aided MISO SWIPT-NOMA System With Energy Buffer: Performance Analysis and Optimization
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we propose a simultaneous transmitting and reflecting reconfigurable intelligent surface (STAR-RIS)- and energy buffer-aided multiple-input-single-output (MISO) simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) nonorthogonal multiple access (NOMA) system, which consists of a STAR-RIS, an access point (AP), and reflection users and transmission users with energy buffers. In the proposed system, the multiantenna AP can transmit information and energy to several single-antenna reflection and transmission users simultaneously by the NOMA fashion in the downlink, where the power transfer and information transmission states of the users are modeled using Markov chains. The reflection and transmission users harvest and store the energy in energy buffers as additional power supplies, which are partially utilized for uplink information transmission. The power outage probability, information outage probability, sum throughput, and joint outage probability closed-form expressions of the proposed system are derived over Nakagami-m fading channels, which are validated via simulations. Results demonstrate that the proposed system achieves better performance as compared to the proposed system with discrete phase shifts, the STAR-RIS-aided MISO SWIPT-NOMA buffer-less, conventional reconfigurable intelligent surface (RIS)- and energy buffer-aided MISO SWIPT-NOMA, and STAR-RIS- and energy buffer-aided MISO SWIPT-time-division multiple access (TDMA) systems. Furthermore, a particle swarm optimization-based power allocation (PSO-PA) algorithm is designed to maximize the uplink sum throughput with a constraint on the uplink joint outage probability and Jain’s fairness index (JFI). Simulation results illustrate that the proposed PSO-PA algorithm can achieve an improved sum throughput performance of the proposed system.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».