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Enregistrement W2075146768 · doi:10.1109/tvt.2011.2162428

Net Throughput Maximization of Per-Chunk User Scheduling for MIMO-OFDM Downlink

2011· article· en· W2075146768 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 canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkScheduling (production processes)Orthogonal frequency-division multiplexingComputer scienceMIMOThroughputMultiplexingReal-time computingChannel state informationOverhead (engineering)Computer networkChannel (broadcasting)MathematicsWirelessMathematical optimizationTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Per-chunk user scheduling for multiple-input–multiple-output orthogonal frequency-division multiplexing (MIMO-OFDM) downlink is considered. By grouping adjacent subcarriers into chunks, the amount of required channel state information feedback is reduced. Based on the net throughput criterion, which accounts for the reduction in sum rate due to the feedback overhead, it is shown that there exists an optimal chunk size that maximizes the net throughput. To reduce the feedback requirement even further, an opportunistic feedback scheme is proposed, and a close approximation for its net throughput is derived. The net throughput of per-chunk user scheduling with optimized chunk size is compared to various other limited-feedback MIMO-OFDM downlink strategies. The results show that increasing the total number of users in the system results in the net throughput of most existing MIMO-OFDM downlink schemes decreasing to zero for moderate-size user pools, whereas the net throughput of per-chunk user scheduling with opportunistic feedback increases with the total number of users, even when that number is very large ( <formula formulatype="inline" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex Notation="TeX">$&gt;$</tex></formula> 1000).

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · 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