NOMA Empowered Integrated Sensing and Communication. 文章目录 ModelCommunication ModelSensing ModelProblem Formulation Solution Model Dual-functional base station (BS) equipped with an N N N-ant

操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 深度学习技术在无线通信领域的应用越来越广泛，特别是在非正交多址接入（NOMA）和正交频分复用（OFDM）系统中，深度学习技术被用来提高信道估计的性能和效率。信道估计是无线通信系统中的关键技术之一，它直接影响着系统的通信质量和可靠性。本文将详细介绍深度学习在2用户NOMA-OFDM系统信道估计中的应用，并与传统的最小二乘（LS）、最小均方误差

操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 NOMA（非正交多址）和OFDMA（正交频分多址）是两种流行的无线通信技术，广泛应用于现代移动通信系统中，如4G、5G和未来的6G网络。它们的设计目标是提高频谱效率、支持更多的用户、实现更高的数据传输速率，并满足不断增长的移动数据通信需求。在本文中，我们将详细探讨NOMA和OFDMA的原理、特点、优缺点以及它们在通信系统中的应用。 NOM

Title"How URLLC can Benefit from NOMA-based Retransmissions" Author:Radosław Kotaba, Carles Navarro Manchon, Tommaso Balercia, ´and Petar Popovski Note:通过这篇论文，初步了解了结合NOMA的HARQ以及不同描述CSI情况下的优化调度问题。 BS

读后感： 今天读了《On the Performance of MIMO-NOMA-Based Visible Light Communication Systems》有感如下： 摘要：在本文中，我们应用non-orthogonal multiple access（NOMA）技术去提高基于多输入多输出(MIMO)的多用户可见光通信(VLC)系统的可实现和速率。去确信在室内MIMO-NOMA-b

文章目录 摘要相关模型仿真实验仿真结果 摘要 优化无人机到HAP的信道分配、用户功率和无人机三维位置来研究上行安全传输解决非凸问题，采用K-means聚类算法，将成对的用户划分成不同的组，每个簇可以有相应的无人机服务，然后将构造的优化问题化解成三个子问题，并基于块坐标下降算法进行迭代求解，最后进行仿真。 相关模型 城市宏蜂窝(UMa)模型表示用户-无人机链路中的路径损耗PL

目录 文章：Sum Rate Maximization for IRS-Assisted Uplink NOMA 模型 传输过程  优化问题 （1）优化问题1  优化办法（半定松弛法） （2）优化问题2  优化办法：交替迭代算法 结果分析 文章：Sum Rate Maximization for IRS-Assisted Uplink NOMA 网址：Sum