Rate adaptation using long range channel prediction based on discrete prolate spheroidal sequences
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Rate adaptation which adjusts the transmission rate based on channel quality, plays a key role in the performance of 802.11 networks and is critical for achieving high throughput. Traditional statistics-based methods for rate adaptation are unsuited for mobility scenarios because of the delay involved in statistics gathering. Methods based on channel state information (CSI) perform better but still fall short of optimal performance in high mobility. In this paper, we consider adaptive modulation based on Slepian channel prediction as a basis for rate adaptation in high mobility scenarios. Our proposed method utilizes low-complexity projection on a subspace spanned by discrete prolate spheroidal (DPS) sequences. These sequences are simultaneously bandlimited and highly energy concentrated, and they can be used to obtain a minimum energy bandlimited extension of a finite sequence. Using the predicted channel coefficients, we select the modulation scheme resulting in the highest expected throughput. Unlike Wiener prediction, the proposed method does not require detailed knowledge of the channel correlation, but only of the Doppler bandwidth. Our numerical results show that adaptive modulation based on the low-complexity Slepian prediction is substantially better than using outdated CSI and performs very close to Wiener prediction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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