Link adaptation and multi-objective resource optimization in intelligent wireless networks using power-domain non-orthogonal multiple access
Notice bibliographique
Résumé
In intelligent wireless networks, achieving reliable communication between vehicles and infrastructure is critical for enhancing user experiences and addressing the demands of next-generation networks. However, maintaining robust connectivity is challenging due to urban environments and network variability in vehicle-to-infrastructure (V2I) and vehicle-to-vehicle (V2V) communication systems. This paper proposes a novel framework for link adaptation and multi-objective resource optimization, leveraging power-domain non-orthogonal multiple access (NOMA) and blind reconfigurable intelligent surfaces (IRS). The proposed method incorporates a multi-agent Deep Reinforcement Learning (DRL) model, where each agent dynamically allocates resources by optimizing power control and scheduling based on real-time network data and traffic patterns. Our approach uses IRS to enhance signal quality and extend coverage even in complex and highly dynamic environments, while the multi-agent DRL framework with graph attention mechanisms enables decentralized and scalable resource management. The agents learn from the environment, adjusting resource allocation across multiple objectives, such as maximizing throughput, improving energy efficiency, and ensuring reliable connectivity. By optimizing power allocation and link adaptation, the framework addresses the challenges of channel variability and improves network performance without requiring precise channel state information (CSI). Simulation results show that the proposed approach achieved significant improvements in both energy efficiency and throughput compared to conventional methods such as NFVMCH and HetVNet. Additionally, the throughput of TRONICS scales effectively, reaching nearly 55 Mbps/Hz with 60 users per cluster, while competing methods only manage up to 26 Mbps/Hz, underscoring its advanced resource optimization capabilities.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».