Publication detail

Performance Prediction of Power Beacon-Aided Wireless Sensor-Powered Non-Orthogonal Multiple-Access Internet-of-Things Networks under Imperfect Channel State Information

Year: 2024

Type of publication: článek v odborném periodiku

Name of source: APPLIED SCIENCES-BASEL

Publisher name: MDPI

Place: BASEL

Page from-to: nestránkováno

Titles:

Language	Name	Abstract	Keywords
cze	Predikce výkonu u bezdrátových senzorů napájených neortogonálními sítěmi typu Internet of Things s podporou signálu Power Beacon-Aided s nedokonalými informacemi o stavu kanálu	V tomto článku zkoumáme novou síť internetu věcí (IoT) s neortogonálním vícenásobným přístupem (NOMA) podporovanou napájecím majákem (PB) s nedokonalými informacemi o stavu kanálu (CSI). Dále je odvozen přesný výraz pravděpodobnosti výpadku (OP) dvou uživatelů internetu věcí, aby bylo možné analyzovat výkon uvažované sítě. Abychom lépe pochopili, výraz asymptotický OP a pořadí diverzity jsou také vyjádřeny, když vysílací výkon na PB jde do nekonečna. Dále je navržen rámec hluboké neuronové sítě (DNN), který by současně předpovídal OP uživatelů internetu věcí ve vztahu k nastavením uživatelů internetu věcí v reálném čase. Navíc ve srovnání s tradiční analýzou naše vytvořená DNN ukazuje nejkratší předpověď doby běhu a výsledky předpovídané modelem DNN se téměř shodují s výsledky simulace. Navíc numerické výsledky ověřují naši analýzu, simulaci a předpověď prostřednictvím simulace Monte Carlo. Dále výsledky ukazují dopad hlavního parametru na námi navrhovaný systém. Nakonec tato zjištění ukazují, že NOMA funguje lépe než konvenční techniky ortogonálního vícenásobného přístupu (OMA).
eng	Performance Prediction of Power Beacon-Aided Wireless Sensor-Powered Non-Orthogonal Multiple-Access Internet-of-Things Networks under Imperfect Channel State Information	In this paper, we investigate a novel power beacon (PB)-aided wireless sensor-powered non-orthogonal multiple-access (NOMA) Internet-of-Things (IoT) network under imperfect channel state information (CSI). Furthermore, the exact expression outage probability (OP) of two IoT users is derived to analyze the performance of the considered network. To give further insight, the expression asymptotic OP and diversity order are also expressed when the transmit power at the PB goes to infinity. Furthermore, a deep neural network (DNN) framework is proposed to concurrently forecast IoT users' OP in relation to real-time setups for IoT users. Additionally, when compared to the traditional analysis, our created DNN shows the shortest run-time prediction, and the outcomes predicted by the DNN model almost match those of the simulation. In addition, numerical results validate our analysis, simulation, and prediction through a Monte Carlo Simulation. Furthermore, the results show the impact of the main parameter on our proposed system. Finally, these findings show that NOMA performs better than the conventional orthogonal multiple-access (OMA) techniques.	IoT; non-orthogonal multiple access (NOMA); imperfect CSI; deep neural network (DNN)

Search

Login for students

Login for employees

Publication detail

Department

Map

Services

Popular Links