PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA NOMA-CRN SỬ DỤNG HỌC SÂU

  • Lê Minh Thanh
  • Nguyễn Hữu Sự
  • Ngô Hoàng Ấn
Từ khóa: Kỹ thuật học sâu, vô tuyến nhận thức, NOMA, xác suất dừng.

Tóm tắt

Hiệu năng của mạng vô tuyến nhận thức đa truy cập không trực giao NOMA-CRN (Non[1]Orthogonal Multiple Access Cognitive Radio Network) cho hai người dùng được phân tích và đánh giá trong bài báo này sử dụng kỹ thuật học sâu. Hướng tới mục tiêu này, nhóm tác giả trước hết đề xuất các biểu thức xác suất dừng chính xác dạng tường minh cho NOMA-CRN, tiếp theo là thực hiện các mô phỏng Monte-Carlo để kiểm chứng tính chính xác của các biểu thức được đề xuất. Ngoài ra, kỹ thuật học sâu cũng được ứng dụng để xác minh độ chính xác của kết quả ước tính về xác suất dừng của NOMA-CRN so với lý thuyết và mô phỏng. Sau cùng, bài báo này cung cấp các kết quả để cho thấy tác động của các thông số hệ thống quan trọng đến hiệu năng của NOMA-CRN

điểm /   đánh giá
Phát hành ngày
2023-01-03
Chuyên mục
Bài viết