In this paper, cooperative non-orthogonal multiple access (C-NOMA) is considered in short packet communications with finite blocklength (FBL) codes. The performance of a decode-and-forward (DF) relaying along with selection combining (SC) and maximum ratio combining (MRC) strategies at the receiver side is examined. We explore joint user pairing and resource allocation to maximize fair throughput in a downlink (DL) scenario. In each pair, the user with a stronger channel (strong user) acts as a relay for the other one (weak user), and optimal power and blocklength are allocated to achieve max-min throughput. To this end, first, only one pair is considered, and optimal resource allocation is explored. Also, a suboptimal algorithm is suggested, which converges to a near-optimal solution. Finally, the problem is extended to a general scenario, and a suboptimal C-NOMA-based user pairing is proposed. Numerical results show that the proposed C-NOMA scheme in both SC and MRC strategies significantly improves the users' fair throughput compared to the NOMA and OMA. It is also investigated that the proposed pairing scheme based on C-NOMA outperforms the Hybrid NOMA/OMA scheme from the average throughput perspective, while the fairness index degrades slightly.


翻译:在本文中,合作性非横向多重存取(C-NOMA)是在带有有限区段长度(FBL)代码的短包通信中考虑的。 正在对接收方的解码和前置转发功能以及选择组合(SC)和最大比例组合(MRC)战略的性能进行审查。 我们探索联合用户配对和资源配置,以便在下行(DL)情景下行(DL)情景中最大限度地实现公平的传输。 在每对对用户中,拥有较强频道(强用户)的用户可以作为另一个用户(弱用户)的中继器,并且分配了最佳权力和区段,以实现最大量吞吐。为此,首先只考虑一对对对,并探索了最佳资源分配。 另外,我们建议了一种次优化的算法,以近乎最佳的解决方案为一体。 最后,将问题扩大到一个总体情景,并提出了一种亚巧的C-NOMA用户配对。 数字结果表明,在SC和MRC战略中拟议的CMA方案都大大改进了用户的公平度- IMA 和OMA 平面计划。

0
下载
关闭预览

相关内容

两人亲密社交应用,官网: trypair.com/
专知会员服务
49+阅读 · 2021年6月30日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【CIKM2020】多模态知识图谱推荐系统,Multi-modal KG for RS
专知会员服务
96+阅读 · 2020年8月24日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
专知会员服务
198+阅读 · 2019年8月30日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
LibRec 精选:CCF TPCI 的推荐系统专刊征稿
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年1月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月24日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
LibRec 精选:CCF TPCI 的推荐系统专刊征稿
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年1月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员