RSMA-Enabled Interference Management for Industrial Internet of Things Networks With Finite Blocklength Coding and Hardware Impairments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing proliferation of industrial internet of things (IIoT) devices requires the development of efficient radio resource allocation techniques to optimize spectrum utilization. In densely populated IIoT networks, the interference that results from simultaneously scheduling multiple IIoT devices over the same radio resource blocks (RRBs) severely degrades a network’s achievable capacity. This paper investigates an interference management problem for IIoT networks that considers both finite blocklength (FBL)-coded transmission and signal distortions induced by hardware impairments (HWIs) arising from practical, low-complexity radio-frequency front ends. We use the rate-splitting multiple access (RSMA) scheme to effectively schedule multiple IIoT devices in a cluster over the same RRB(s). To enhance the system’s achievable capacity, a joint clustering and transmit power allocation (PA) problem is formulated. To tackle the optimization problem’s inherent computational intractability due to its non-convex structure, a two-step distributed clustering and power management (DCPM) framework is proposed. First, the DCPM framework obtains a set of clustered devices for each access point by employing a greedy clustering algorithm while maximizing the clustered devices’ signal-to-interference-plus-noise ratio. Then, the DCPM framework employs a multi-agent deep reinforcement learning (DRL) framework to optimize transmit PA among the clustered devices. The proposed DRL algorithm learns a suitable transmit PA policy that does not require precise information about instantaneous signal distortions. Our simulation results demonstrate that our proposed DCPM framework adapts seamlessly to varying channel conditions and outperforms several benchmark schemes with and without HWI-induced signal distortions.
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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 | 0,001 |
| 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 découle