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