SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Lei Lei)
 

Sökning: WFRF:(Lei Lei) > A Framework for Opt...

A Framework for Optimizing Multi-cell NOMA : Delivering Demand with Less Resource

You, Lei (författare)
Uppsala universitet,Datalogi
Lei, Lei (författare)
Luxembourg Univ, Interdisciplinary Ctr Secur Reliabil & Trust, Luxembourg, Luxembourg.
Yuan, Di (författare)
Uppsala universitet,Datalogi
visa fler...
Sun, Sumei (författare)
Inst Infocomm Res, A STAR, Singapore, Singapore.
Chatzinotas, Symeon (författare)
Luxembourg Univ, Interdisciplinary Ctr Secur Reliabil & Trust, Luxembourg, Luxembourg.
Ottersten, Bjoern (författare)
Luxembourg Univ, Interdisciplinary Ctr Secur Reliabil & Trust, Luxembourg, Luxembourg.
visa färre...
 (creator_code:org_t)
IEEE, 2017
2017
Engelska.
Ingår i: GLOBECOM 2017 - 2017 IEEE Global Communications Conference. - : IEEE. - 9781509050192
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Non-orthogonal multiple access (NOMA) allows multiple users to simultaneously access the same time-frequency resource by using superposition coding and successive interference cancellation (SIC). Thus far, most papers on NOMA have focused on performance gain for one or sometimes two base stations. In this paper, we study multi-cell NOMA and provide a general framework for user clustering and power allocation, taking into account inter-cell interference, for optimizing resource allocation of NOMA in multi-cell networks of arbitrary topology. We provide a series of theoretical analysis, to algorithmically enable optimization approaches. The resulting algorithmic notion is very general. Namely, we prove that for any performance metric that monotonically increases in the cells' resource consumption, we have convergence guarantee for global optimum. We apply the framework with its algorithmic concept to a multi-cell scenario to demonstrate the gain of NOMA in achieving significantly higher efficiency.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy