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Enregistrement W4402742542 · doi:10.1109/tgcn.2024.3466295

Robust Beamforming Design for RSMA-Integrated Full-Duplex Communications: Energy and Spectral Efficiency Trade-Off

2024· article· en· W4402742542 sur OpenAlexfundno aff
Raviteja Allu, Mayur Katwe, Keshav Singh, Simon L. Cotton, Chih–Peng Li, Trung Q. Duong

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Green Communications and Networking · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFull-Duplex Wireless Communications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science and Technology CouncilCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésBeamformingDuplex (building)Computer scienceEfficient energy useComputer architectureTelecommunicationsEngineeringChemistryElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we investigate an unconventional full-duplex (FD) integrated rate-splitting multiple access (RSMA) scheme for improved spectral efficiency (SE) and energy efficiency (EE) performance when compared to the conventional power-domain schemes. In particular, we focus on improving the energy efficiency (EE) and spectral efficiency (SE) trade-off for the multiple users subject to robust beamforming design and smart inter-user interference mitigation under imperfect channel state information (CSI). We formulate a multi-objective optimization (MOO) problem, specifically aiming to jointly maximize EE and SE within the FD-RSMA system by jointly optimizing the resource allocation subject to the limits on transmit power and minimum rate, under the assumption of a CSI error model with a bound. Initially, the MOO problem is converted into a single objective optimization (SOO) problem using the weighted sum method, with a trade-off parameter. An iterative algorithm is employed, utilizing successive convex approximation and the S-procedure to achieve near-optimal resource allocation for the transformed SOO problem, with a particular emphasis on effective interference management. Simulation results highlight the effectiveness of the FD-RSMA scheme, demonstrating its superiority over the multi-user FD space division multiple access by 16.93 % and non-orthogonal multiple access scheme by 76.04 %.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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