Enhancing Average Secrecy Rates in Downlink NOMA with Dependent Channel Coefficients and Optimal Power Coefficients
محل انتشار: مجله مهندسی کامپیوتر و دانش، دوره: 7، شماره: 1
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 64
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CKE-7-1_002
تاریخ نمایه سازی: 26 خرداد 1403
چکیده مقاله:
Wireless communication systems demand efficient solutions, and non-orthogonal multiple access (NOMA) has emerged as a promising approach. The present investigation compares NOMA against orthogonal multiple access (OMA) methods, specifically focusing on TDMA. Through an analysis of the performance metrics, specific optimal power coefficients were derived, ensuring superior performance of NOMA schemes. It is important to note that these optimal power coefficients are dependent on the channel coefficients, meaning they will vary as the channel conditions of the users change. Using copula functions, we modeled the dependence between the channel coefficients and successfully obtained the dependences among the fading coefficients. Utilizing specific optimal power coefficients, calculations for the average secrecy rates of NOMA were conducted, considering the modeled dependencies. The analysis of mathematical and numerical results in this study reveals a significant performance improvement in the average secrecy rates of Downlink NOMA when considering dependent channel coefficients and optimal specific coefficients, as compared to independent NOMA.
کلیدواژه ها:
Wireless communication systems ، Non-orthogonal multiple access (NOMA) ، Optimal power coefficients ، Copula functions ، Average secrecy rate
نویسندگان
Faramarz Ajami Khales
Department of Electrical Engineering Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran.
Ghosheh Abed Hodtani
Department of Electrical Engineering Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :