Optimization of Rate-Splitting Multiple Access With Integrated Sensing and Backscatter Communication
Notice bibliographique
Résumé
An integrated sensing and backscatter communication (ISABC) system is introduced herein. This system features a full-duplex (FD) base station (BS) that seamlessly merges sensing with backscatter communication and supports multiple users. Multiple access (MA) for the user is provided by employing rate-splitting multiple access (RSMA). RSMA, unlike other classical orthogonal and non-orthogonal MA schemes, splits messages into common and private streams. With RSMA, the set of common rate forms can be optimized to reduce interference. Optimized formulas are thus derived for communication rates for users, tags, and the BS's sensing rate, with the primary goal of enhancing the transmission efficiency of the BS. The optimization task involves minimizing the BS's overall transmission power by jointly optimizing the BS's beamforming vectors, the tag reflection coefficients, and user common rates. The alternating optimization method is employed to address this challenge. Concrete solutions are provided for the received beamformers, and semi-definite relaxation and slack-optimization techniques are adopted for transmit beamformers and reflection coefficients, respectively. For example, the proposed RSMA-assisted ISABC system achieves a 84.5% communication rate boost over a non-orthogonal multiple access-assisted ISABC, with only a 24% increase in transmit power, leveraging ten transmit/reception antennas at the BS.
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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 | 0,001 |
| 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 ».