Hybrid-NOMA for Wireless Communication System

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The demand for spectral efficiency, security, energy efficiency, power efficiency, high data rate, and throughput increases with the advancement of wireless communication systems. Power domain non-orthogonal multiple access (NOMA) is one the famous algorithms to achieve the essential requirement of a wireless communication setup. This paper proposes a novel algorithm called hybrid NOMA (H-NOMA). The hybrid NOMA can improve power efficiency (PE), spectral efficiency (SE), symbol error rate (SER), and sum secrecy. It is based on Hybrid Constellation Shaping to support a wireless communication system. Security is another primary concern for all communication systems; the proposed H-NOMA also provides better secrecy capacity as compared to NOMA. This paper contains the basic structure of the proposed algorithm. Simulation analysis is done for the symbol error rate, energy efficiency, and secrecy capacity. Machine learning genetic algorithm is also used for the optimization of system parameters.

About the authors

R. Khan

National Research Tomsk Polytechnic University

Email: rabi.khan14@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8169-7177

References

  1. Khan R., Asif R. Reflective In-Band Full Duplex NOMA Communications for Secure 5G Networks // Proceedings of the International Conference on Smart Applications, Communications and Networking (SmartNets, Glasgow, United Kingdom,
  2. ‒24 September 2021). IEEE, 2021. doi: 10.1109/SmartNets50376.2021.9555418
  3. Khan R., Jayakody D.N.K. An ultra-reliable and low latency communications assisted modulation based non-orthogonal multiple access scheme // Physical Communication. 2020. Vol. 43. P. 101035. doi: 10.1016/j.phycom.2020.101035
  4. Khan R., Jayakody D.N.K., Parvaiz H., Tafazolli R. Modulation Based Non-Orthogonal Multiple Access for 5G Resilient Networks // IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps, Abu Dhabi, United Arab Emirates, 09‒13 December 2018). IEEE, 2018. doi: 10.1109/GLOCOMW.2018.8644085
  5. Gomez G., Martin-Vega F.J., Lopez-Martinez F.J., Liu Y., Elkashlan M. Uplink NOMA in Large-Scale Systems: Coverage and Physical Layer Security // arXiv. 2017. doi: 10.48550/arXiv.1709.04693
  6. Arafa A, Shin W., Vaezi M, Poor H.V. Securing Downlink Non-Orthogonal Multiple Access Systems by Trusted Relays // Proceedings of the Global Communications Conference (GLOBECOM, Abu Dhabi, United Arab Emirates, 09‒13 December 2018). IEEE, 2018. doi: 10.1109/GLOCOMW.2018.8648037
  7. Szczecinski L., Alvarado A. Bit-Interleaved Coded Modulation: Fundamentals, Analysis and Design. John Wiley and Sons, 2015. 320 p.
  8. Batshon H.G., Mazurczyk M.V., Cai J-X., Sinkin O.V., Paskov M., Davidson C.R., et el. Coded Modulation based on 56APSK with Hybrid Shaping for High Spectral Efficiency Transmission // Proceedings of the European Conference on Optical Communication (ECOC, Gothenburg, Sweden, 17‒21 September 2017). IEEE, 2017. doi: 10.1109/ECOC.2017.8346117
  9. Rajaram A., Jayakody D.N.K., Chen B., Dinis R., Affes S. Modulation-Based Simultaneous Wireless Information and Power Transfer // IEEE Communications Letters. 2020. Vol. 24. PP. 136‒140. doi: 10.1109/LCOMM.2019.2946236
  10. Khan R., Kumar P., Jayakody D.N.K., Liyanage M. A Survey on Security and Privacy of 5G Technologies: Potential Solutions, Recent Advancements, and Future Directions // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2020. Vol. 22. Iss. 1. PP. 196‒248. doi: 10.1109/COMST.2019.2933899
  11. Rao S.S. Engineering Optimization: Theory and Practice. John Wiley and Sons, 2019. 832 p.
  12. Yakzan A., Green R., Hines E. A Neuro-Genetic Hybrid Algorithm Utilizing Outdoors LOS Optical Wireless Channels // Proceedings of the Fourth International Conference on Computational Intelligence, Communication Systems and Networks (Phuket, Thailand, 24‒26 July 2012). doi: 10.1109/CICSyN.2012.18
  13. Singh K., Bhattacharjee R. Bit error rate performance of genetic algorithm optimized WDM systems // Proceedings of the IFIP International Conference on Wireless and Optical Communications Networks (Bangalore, India, 11‒13 April 2006). IEEE, 2006. doi: 10.1109/WOCN.2006.1666661
  14. Behera B.R. Vivaldi antenna for UWB communications: Design modelling and analysis of Vivaldi Antenna with genetic algorithm // Proceedings of the International Conference on Control, Computing, Communication and Materials (ICCCCM, Allahbad, India, 21‒22 October 2016). IEEE, 2016. doi: 10.1109/ICCCCM.2016.7918252
  15. Khan R., Tsiga N., Asif R. Interference Management with Reflective In-Band Full Duplex NOMA for Secure 6G Wireless Communication System // Sensors. 2022. Vol. 22. Iss. 7. P. 2508. doi: 10.3390/s22072508

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».