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Enregistrement W2096439448 · doi:10.1109/tcomm.2011.060911.100554

Multicell Interference Mitigation with Joint Beamforming and Common Message Decoding

2011· article· en· W2096439448 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 Communications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingComputer scienceTelecommunications linkDecoding methodsInterference (communication)Base stationTransmitterMultiplexingComputer networkOptimization problemHeuristicAntenna (radio)Mathematical optimizationChannel (broadcasting)TelecommunicationsAlgorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional wireless cellular systems treat out-of-cell interference as noise. This paper proposes methods and examines the benefit of designing decodable interference signals, whereby a transmitter may split its message into a common and a private part, and the common message may be decoded and subtracted by users in adjacent cells. This paper considers a downlink scenario, where the base-stations are equipped with multiple antennas, the mobile users are equipped with a single antenna, and multiple users are active simultaneously via spatial multiplexing. The network optimization problem consists of jointly determining the appropriate users in adjacent cells for rate splitting, the optimal transmit beamformers for common and private messages, and the optimal common-private rates to maximize the minimum achievable rate across the users. This paper shows that for fixed user selection and fixed common-private rate splitting, the optimization of transmit beamformers can be solved using a semidefinite programming (SDP) relaxation approach. Further, it is shown that for the case where the network consists of two message-splitting pairs, SDP relaxation is tight, i.e., beamforming is optimal. Finally, this paper proposes a heuristic user-selection and rate splitting strategy to characterize the performance improvement for cell-edge users due to common-message decoding.

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 enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,199 · 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