5G kablosuz teknolojisi için ortogonal olmayan çoklu erişimde optimum ber

Dik Olmayan Çoklu Erişim (NOMA), yüksek spektral verimlilik, azaltılmış gecikme süresi, arttırılmış güvenilirlik ve sağlam bağlantı sağlama potansiyeline sahip vaat edici bir teknolojidir. Bu, öncelikle optimal bit hata oranı (BER) performansının elde edilmesine odaklanmaktadır. Her bir zaman adımını ayrı bir alt taşıyıcı olarak ele alarak, birden fazla kullanıcı için mesajları etkili bir şekilde çözmek için tekrarlayan sinir ağları (RNN) kullanmaktadır. Ayrıca, verinin desenlerini otomatik olarak öğrenme yeteneğini kullanarak açık kanal tahmininin gereksiz olmasını sağlamak için derin bir sinir ağı (DNN) kullanılmaktadır. Bu, geleneksel NOMA sistemlerinde mesajları çözme gibi görevlerde, alıcının işlemini basitleştirme ve hata yayılma etkilerini azaltma açısından avantajlıdır. Dikkatli simülasyonlar aracılığıyla, sistemin bit hata oranı (BER), eklenmiş beyaz Gauss gürültüsü (AWGN) ve Rayleigh dağılım sistemlerinde değişen sinyal-gürültü oranlarında değerlendirilir. Sonuçlar, DNN'nin en küçük kareler (LS), maksimum olabilirlik (ML) ve minimum ortalama kare hatası (MMSE) ile karşılaştırıldığında üstün BER performansı sergilediğini göstermektedir. Geniş SNR aralığına sahip bir QPSK demodülasyon şeması kullanılarak, DNN, iki kullanıcı için tüm sembol kombinasyonlarında LS, ML ve MMSE'ye kıyasla üstün BER performansı sergiler.