The combination of backscatter communication with non-orthogonal multiple access (NOMA) has the potential to support low-powered massive connections in upcoming sixth-generation (6G) wireless networks. More specifically, backscatter communication can harvest and use the existing RF signals in the atmosphere for communication, while NOMA provides communication to multiple wireless devices over the same frequency and time resources. This paper has proposed a new resource management framework for backscatter-aided cooperative NOMA communication in upcoming 6G networks. In particular, the proposed work has simultaneously optimized the base station's transmit power, relaying node, the reflection coefficient of the backscatter tag, and time allocation under imperfect successive interference cancellation to maximize the sum rate of the system. To obtain an efficient solution for the resource management framework, we have proposed a combination of the bisection method and dual theory, where the sub-gradient method is adopted to optimize the Lagrangian multipliers. Numerical results have shown that the proposed solution provides excellent performance. When the performance of the proposed technique is compared to a brute-forcing search technique that guarantees optimal solution however, is very time-consuming, it was seen that the gap in performance is actually 0\%. Hence, the proposed framework has provided performance equal to a cumbersome brute-force search technique while offering much less complexity. The works in the literature on cooperative NOMA considered equal time distribution for cooperation and direct communication. Our results showed that optimizing the time-division can increase the performance by more than 110\% for high transmission powers.


翻译:将反向散射通信与非垂直多重存取(NOMA)相结合,有可能在即将到来的第六代(6G)无线网络中支持低功率的大规模连接,更具体地说,反向散射通信可以收获并利用大气中现有的RF信号进行通信,而NOMA则在相同的频率和时间资源中为多个无线设备提供通信,本文件提议了一个新的资源管理框架,用于在即将到来的6G网络中进行反向散射辅助的NOMA合作通信。特别是,拟议的工作同时优化了基地站传输动力、中继节点、后节点标签反射系数以及连续取消干扰下的时间分配,以尽量扩大系统的总速。为了获得资源管理框架的有效解决方案,我们提出了将两节法和双理论相结合的办法,即采用次升级方法优化拉格朗加的乘数。Numicalic结果显示,拟议的解决方案提供了出色的性能。当拟议技术的性能与截断分度相比,在零度搜索标记标签中的反射系数值,连续取消时间搜索技术保证了系统的总速率,而现在看到的是最佳的性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
22+阅读 · 2021年12月2日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员