Impacts of Imperfect CSI, Residual Hardware Impairments, and Imperfect SIC on Alamouti-Coded Short-Packet NOMA Systems With Hybrid Multicast–Unicast Transmission
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the performance of Alamouti coded short-packet non-orthogonal multiple access (NOMA) systems with hybrid multicast-unicast transmission over Nakagami-mfading, where only the statistical channel state information is available at the transmitter, and the multicast and unicast signals are intended for all users and a particular user, respectively. Due to practical limitations, channel estimation errors (CEEs), residual hardware impairments (RHIs), and imperfect successive interference cancellation (SIC) are considered. We first derive approximate closed-form expressions for the average block error rate (BLER) and the corresponding asymptotic expressions at all users. Using such expressions, we analyze the diversity performance including conventional diversity order and finite signal-to-noise ratio (SNR) diversity order. After this, we quantify the relationship among the blocklength of information transmission, power allocation, and pilot sequence length under users’ reliability constraints. Finally, numerical and simulation results show that CEEs, RHIs, and imperfect SIC greatly affect the transmission blocklength. Moreover, RHIs lead to the error floor at high SNRs and finite-SNR diversity order is an effective performance metric at low or medium SNRs. They also show that there exist optimal values for the power allocation coefficients, blocklength of information transmission, and pilot sequence length that minimize the transmission blocklength in the considered hybrid multicast-unicast system. They further show that the NOMA scheme is superior to the orthogonal multiple access counterpart by achieving low-latency transmission.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».