NOMA-Empowered Integrated Sensing and Communication With Movable Antennas
Notice bibliographique
Résumé
Sixth-generation (6G) wireless networks have been driving growing demands for the full utilization of spectral efficiency and spatial degrees of freedom (DoFs). This paper investigates a non-orthogonal multiple access (NOMA) empowered integrated sensing and communication (ISAC) system assisted by movable antennas (MAs). We consider a dual functional radar and communication (DFRC) base station (BS) equipped with a two-dimensional (2D) MA array, which simultaneously senses multiple targets and serves users divided into multiple clusters. Successive interference cancellation (SIC) is employed within each cluster to suppress intra-cluster interference. To enhance the total illumination power at the sensing targets while guaranteeing the communication signal-to-interference-plus-noise-ratio (SINR) requirements at the users, we formulate an optimization problem for joint power allocation, beamforming, and antenna position design. To address this highly coupled and non-convex problem, an alternating optimization-based algorithm is proposed. We first determine the SIC decoding order by the equivalent-channel-to-interference-plus-noise-ratios (ECINRs), and derive the close-form solutions of the optimal intra-and-inter cluster power allocation coefficients. The sub-problems of beamforming and antenna position design are solved by semidefinite relaxation (SDR) and successive convex approximation (SCA) based schemes, respectively. Numerical simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed algorithm. The proposed algorithm significantly outperforms baseline schemes, which achieves approximately 2 dB illumination power gain compared to the conventional fixed position antennas (FPA), demonstrating the promising potential of MAs in wireless networks.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».