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Enregistrement W1971346204 · doi:10.1109/tvt.2011.2178622

Efficient Scheduling Algorithms for Multiantenna CDMA Systems

2011· article· en· W1971346204 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)Code division multiple accessElectronic engineeringCellular radioAlgorithmComputer networkEngineeringBase stationMathematical optimizationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In multiple-input-multiple-output (MIMO) multiuser systems, simultaneously serving multiple users achieves high data rates. However, high-performance transmit beamforming requires an adequately designed user-selection scheme. Optimal scheduling can be only obtained through a high computationally complex exhaustive search, and hence, low-complexity heuristic algorithms are required. In addition, employing a multiple-access scheme such as code division (CDMA) largely increases the complexity of optimal scheduling, and it becomes unemployable even for a moderate number of users and antennas. In this context, this paper proposes three heuristic scheduling algorithms for MIMO CDMA systems using zero-forcing beamforming (ZFBF). We use a graph-theoretical approach to model the system as a weighted undirected graph. The problem of user selection is then formulated as a graph coloring problem, namely, the maximum weight <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">N</i> -colorable subgraph problem. Then, we design two heuristics to solve this graph problem. The first algorithm is a low-complexity greedy algorithm. The second algorithm is based on a tabu search approach to resolve efficiently the complexity/performance tradeoff. Numerical and simulation results show the sub-optimal performances and robustness of the proposed low-complexity algorithms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle