GWO-Based User Clustering And Power Allocation For Downlink MIMO-NOMA Systems
Notice bibliographique
Résumé
Due to the rapid technological progress and the growing demand for massive connectivity, cutting-edge technologies, including massive Multi-Input Multi-Output (mMIMO) and Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA), are essential to optimize beyond 5G networks. Efficient resource allocation strategies, such as user clustering and power allocation techniques, considerably improve the performance of downlink MIMO-NOMA wireless communication systems. Despite their notable advantages, these methods lead to computational complexity challenges driven by multiple variables and constraints. Therefore, we introduce a framework based on Grey Wolf Optimizer (GWO) to perform power allocation and user clustering. The adaptability and efficiency of this meta-heuristic optimization approach enable our method to handle the massive access scenario by maximizing the system capacity and improving energy efficiency (EE) and spectral efficiency (SE). Simulation results demonstrate the superiority of this GWO-based approach, exhibiting significant improvements in the number of served users and a decrease in the transmit power compared to conventional resource allocation techniques. This study marks a significant step forward in optimizing the MIMO-NOMA system. It sets the stage for further advancements in resource allocation strategies and potentially revolutionizes 5 G and beyond wireless communications.
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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 | 0,000 | 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 ».