Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Performance Analysis and Learning-Assisted Power Control for NOMA Enabled D2D-Cellular Network

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F24%3A50021057" target="_blank" >RIV/62690094:18450/24:50021057 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10341543/" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/10341543/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/JSYST.2023.3331123" target="_blank" >10.1109/JSYST.2023.3331123</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Performance Analysis and Learning-Assisted Power Control for NOMA Enabled D2D-Cellular Network

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This work investigates a device-to-device (D2D) underlayed cellular system where both D2D and cellular networks are NOMA enabled, which is not only more spectrally efficient than the previous D2D and NOMA models but also can outperform them. Specifically, we first present closed-form expressions for system outage probability (SOP) and sum ergodic rate (SER) metrics for performance analysis and thereafter propose a deep neural network-based power control mechanism for SOP minimization. Analytical results are validated with extensive simulations that reveal the effectiveness of the proposed model over comparative schemes and the requirement of optimizing the power values in accordance with change in different system parameters.

  • Název v anglickém jazyce

    Performance Analysis and Learning-Assisted Power Control for NOMA Enabled D2D-Cellular Network

  • Popis výsledku anglicky

    This work investigates a device-to-device (D2D) underlayed cellular system where both D2D and cellular networks are NOMA enabled, which is not only more spectrally efficient than the previous D2D and NOMA models but also can outperform them. Specifically, we first present closed-form expressions for system outage probability (SOP) and sum ergodic rate (SER) metrics for performance analysis and thereafter propose a deep neural network-based power control mechanism for SOP minimization. Analytical results are validated with extensive simulations that reveal the effectiveness of the proposed model over comparative schemes and the requirement of optimizing the power values in accordance with change in different system parameters.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    IEEE Systems Journal

  • ISSN

    1932-8184

  • e-ISSN

    1937-9234

  • Svazek periodika

    18

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    278-281

  • Kód UT WoS článku

    001122914600001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85179809893