Proportional Fairness-based Joint Channel and Power Allocation for Hybrid NOMA-OMA Downlink Systems
Notice bibliographique
Résumé
This work considers a downlink hybrid NOMAOMA multiuser transmission system that divides users into pairs, each pair sharing one channel using Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA), while different pairs are assigned orthogonal channels using Orthogonal Multiple Access (OMA). To achieve high system efficiency while guaranteeing fairness, we propose a joint power and channel allocation framework with the proportional fairness objective, which maximizes the sum of logarithmic rates. The problem is decoupled into the power allocation (PA) and channel assignment (CA) subproblems, which are solved iteratively. Our main contribution is proposing a globally optimal solution algorithm for the CA subproblem, which is obtained by casting the problem as a bipartite graph matching problem. We show empirically that the proposed joint PA-CA solution performs very close to the exhaustive search for small numbers of users. Extensive experiments demonstrate that the proposed framework significantly outperforms several benchmark schemes in both system efficiency and fairness. Index Terms-NOMA, joint channel and power allocation, proportional fairness, sum of logarithmic rates, bipartite graph matching.
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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 | 0,000 |
| 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 ».