Hybrid NOMA Empowered Energy-Efficient ISAC
Notice bibliographique
Résumé
A hybrid non-orthogonal multiple access (HNOMA) empowered integrated sensing and communications (ISAC) framework is proposed, which adaptively manages the additional sensing-to-communication (S2C) interference to save the transmit power. Two scenarios with different numbers of communication users (CUs) are investigated. For the first scenario where the number of CUs does not exceed the number of transmit antennas, a mixed integer problem is formulated to optimize the beamforming (BF) design and successive interference cancellation (SIC) options. An ideal case is primarily inspected, which unveils an insight into the required number of dedicated sensing beams. Inspired by this insight, the SIC options are determined while the remaining BF design is solved via semidefinite relaxation (SDR). For the second scenario where the number of CUs exceeds the number of transmit antennas, the CUs are further grouped into NOMA clusters to mitigate the communication-to-communication interference. An alternating optimization-based algorithm is developed, where the BF design, SIC options and power allocation are alternatively optimized. Simulation results reveal that: 1) the proposed algorithm achieves power-saving gain compared to the conventional ISAC; 2) the proposed algorithm can further exploit the benefits of NOMA to save transmission power while maintaining the least beampattern mismatch in the second scenario.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».