Cooperative Rate Splitting Multiple Access in Multi-Cell Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores downlink Cooperative Rate-Splitting Multiple Access (C-RSMA) in a multi-cell wireless network with the assistance of Joint-Transmission Coordinated Multipoint (JT-CoMP). In this network, each cell consists of a base station (BS) equipped with multiple antennas, a cell-center user (CCU), and a cell-edge user (CEU) located at the edge of adjacent cells. Through JT-CoMP, all BSs collaborate to simultaneously transmit the data to all users including the CCUs and CEU. To enhance the signal quality for the CEU, CCUs relay the common stream to the CEU by operating in half-duplex (HD) relaying mode. We aim to jointly optimize the beamforming vectors at the BS, the allocation of common stream rates, the transmit power at relaying users, i.e., CCU s, and the time slot fraction aiming to maximize the minimum achievable data rate. The formulated problem is non-convex and challenging to solve directly. To address this, we employ change-of-variables, first-order Taylor approximations and a low-complexity algorithm based on Successive Convex Approximation (SCA). We demonstrate the efficacy of the proposed scheme, in terms of average achievable data rate, and we compare its performance to that of four baseline schemes, including HD cooperative non-orthogonal multiple access (C-NOMA), NOMA, and RSMA without user cooperation. The results show improvements of 12% and 41 % over RSMA and HD C-NOMA, respectively in high channel disparity between the BS and UEs.
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.
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 ».