Data-Oriented NOMA for Semi-Grant-Free Hybrid Satellite Terrestrial Networks
Notice bibliographique
Résumé
Satellite networks have become central to the evolution of modern communications systems due to their potential for extensive global coverage. However, high latency in satellite systems poses critical challenges for delay-sensitive applications, underscoring the need for performance metrics that characterize ultra-reliable low-latency communications. To address these challenges, data-oriented approach, which is already widely studied in terrestrial networks, provides a fresh perspective by evaluating the transmission performance where it prioritizes both reliability and latency. This work introduces the data-oriented approach to uplink hybrid satellite-terrestrial networks (HSTNs), focusing on non-orthogonal multiple access (NOMA)-assisted semi-grant-free (SGF) transmission where terrestrial relays support the transmission between the satellite and users. Specifically, a novel grant-free user (GFU) admission protocol based on distributed contention control, the corresponding power allocation scheme for GFUs, and the relay selection procedure presented following the data-oriented approach. Then, the maximum number of GFUs that can be admitted under given data-oriented design requirements is determined. The analytical results are verified by extensive Monte-Carlo simulations, while a wide body of numerical results are also offered to understand and demonstrate the impacts of different system parameters. The proposed analytical framework offers useful insights toward the design of practical HSTNs, particularly in the context of delay-sensitive applications, by revealing the relationship between the amount of information data, the power consumption, and the satellite distance. The results demonstrate that the proposed scheme improves the DOR performance compared to conventional grant-free access and frequency division multiple access methods by dynamically selecting GFUs and allocating transmit power based on channel conditions. It is also shown that more GFUs can be admitted, especially with larger bandwidths and/or relaxed threshold settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 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 ».