Resource Allocation in NOMA Networks: Convex Optimization and Stacking Ensemble Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses the joint power allocation and channel assignment (JPACA) problem in uplink non-orthogonal multiple access (NOMA) networks, an essential consideration for enhancing the performance of wireless communication systems. We introduce a novel methodology that integrates convex optimization (CO) and machine learning (ML) techniques to optimize resource allocation efficiently and effectively. Initially, we develop a CO-based algorithm that employs an alternating optimization strategy to iteratively solve for channel and power allocation, ensuring quality of service (QoS) while maximizing the system’s sum-rate. To overcome the inherent challenges of real-time application due to computational complexity, we further propose a ML-based approach that utilizes a stacking ensemble model combining convolutional neural network (CNN), feed-forward neural network (FNN), and random forest (RF). This model is trained on a dataset generated via the CO algorithm to predict optimal resource allocation in real-time scenarios. Simulation results demonstrate that our proposed methods not only reduce the computational load significantly but also maintain high system performance, closely approximating the results of more computationally intensive exhaustive search methods. The dual approach presented not only enhances computational efficiency but also aligns with the evolving demands of future wireless networks, marking a significant step towards intelligent and adaptive resource management in NOMA systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 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 ».