DNN Assisted Anti-Crosstalk Parallel Demodulation Method for PD-NOMA in Vehicular Communications
Notice bibliographique
Résumé
Serial interference cancellation (SIC) is a conventional demodulation method for Power domain non-orthogonal multiple access (PD-NOMA) in vehicular communications. In this article, we derived that the traditional SIC method causes inter user crosstalk under specific power allocation strategies, resulting in the inability to correctly decode bit information. We call this phenomenon serial demodulation crosstalk (SDC). In addition, when the channel conditions change, the receiving user is unable to quickly obtain the changes of the power allocation strategy, which might also lead to error demodulation. To address these issues, one Deep-Learning Neural Network (DNN)-assisted anti-crosstalk parallel demodulation method is proposed. After receiving the superimposed signals from the base station, the users can employ a shallow DNN to identify dynamic power ratios in a very short time. Then, the current user information can be demodulated with the proposed anti-SDC parallel demodulation algorithm based on this power ratio. The experimental results show that the proposed DNN-assisted anti-crosstalk parallel demodulation method can adapt to various power ratio states and achieve high-precision demodulation with low computational complexity in the case of high modulation orders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».