Enhanced Learning-Based Hybrid Optimization Framework for RSMA-Aided Underlay LEO Communication With Non-Collaborative Terrestrial Primary Network
Notice bibliographique
Résumé
Low Earth orbiting (LEO) satellite-assisted wireless communication is increasingly vital for future communication networks due to the significant spectrum scarcity in radio frequency channels, presenting a critical bottleneck. Thus, optimizing the utilization of available radio frequency spectrum has become imperative. Advanced techniques like underlay communication and Rate Split Multiple Access (RSMA) have proven effective in enhancing spectrum utilization. When LEO satellites are applied to tasks such as agricultural assistance, search and rescue operations, and military defense, LEO-to-ground communication can leverage underlay fashion using RSMA to transmit messages to multiple users simultaneously on the same channel. However, conventional underlay communication setups necessitate transmitter cooperation to manage system interference. Enabling non-cooperative systems to communicate in an underlay fashion unlocks the untapped potential of these advanced transmission techniques. This study addresses the challenge of maximizing the RSMA rate of the LEO-to-ground communication system (secondary system) operating in an underlay mode without cooperation with the ground-to-ground communication system (primary system), where the primary network operates in a time-division multiple-access fashion. We propose a dueling-based double deep Q-learning solution to optimize the allowed transmission power at the LEO satellite, ensuring no outage in the primary system. Additionally, we introduce an optimal solution framework to distribute the allowed transmission power among all signals of the secondary devices, maximizing the RSMA rate while meeting the rate requirements of all underlay secondary devices. Simulation results demonstrate that this hybrid solution framework provides excellent performance while ensuring no outage at the primary network.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».