Joint robust beamforming design for WPT-assisted D2D communications in MISO-NOMA: Fractional programming and deep reinforcement learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a framework aimed at aiding the development of sixth-generation (6G) ultra-massive machine type communications (um-MTC). Precisely, the deployment of wireless power transfer (WPT) supported device-to-device (D2D) communication occurs within multiple-input single-output non-orthogonal multiple access (MISONOMA) downlink networks to facilitate spectrum and energy collaboration. A pure fractional programming (PFP) algorithm is proposed to maximize the WPT-assisted device's energy efficiency. An optimal closed-form solution for determining the time-switching coefficient of the WPT device is provided. For the robust beamforming design, the complex multi-dimension quadratic transform is applied. Moreover, the paper applies the deep deterministic policy gradient (DDPG)-based approach to directly address the problem and compares it with the proposed algorithm. Simulation outcomes highlight two key insights: 1) The PFP algorithm surpasses the performance of the DRL-based algorithm when the acquired channel state information (CSI) is accurate or contains negligible errors, while the opposite is true for imperfect CSI 2) The higher energy efficiency gains can be achieved in NOMA scheme than that in Orthogonal Multiple Access (OMA) scheme.
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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 | 0,002 |
| 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 ».