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Enregistrement W1978207491 · doi:10.1109/acssc.2013.6810627

Degrees of freedom achieved using subspace alignment chains for three-cell networks

2013· article· en· W1978207491 sur OpenAlexaff
Gokul Sridharan, Wei Yu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspace topologyMIMOComputer scienceTopology (electrical circuits)BeamformingTupleAlgorithmCombinatoricsArtificial intelligenceDiscrete mathematicsMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we extend the notion of subspace alignment chains (SACs) for the three-user multiple-input multiple-output (MIMO) interference channel to three-cell MIMO cellular networks. By extending the notion of SACs to three-cell networks we show that when d ϵ Z+DoF/user are achievable in a three-user M × N interference channel (IC) using linear beamforming, then any DoF-tuple {dij}, where dijϵ Z+represents the DoF of the jth user in the ith cell, that satisfies Σj=1kdij≤ d ∀ i is achievable in a three-cell MIMO cellular network with K users per cell having M antennas per user and N antennas per base station (i.e., the (3, K, M, N) network) using linear beamforming. When restricted to symmetric DoF, this result states that whenever d DoF/user are achievable in a three-user M × N IC with d = rs, for some r, s ϵ Z+, then r DoF/user are achievable in the (3, s, M, N) network. Although the DoF achieved using SACs is not necessarily the largest possible, they are established through a constructive procedure where we show how SACs designed for the three-user interference channel can be modified to design transmit beamformers for the three-cell MIMO cellular networks. Further, we highlight the role played by redundant antennas in reducing the computational cost of designing transmit beamformers for interference alignment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,196 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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