Interference Diversity Gain and its Application in Multi-Channel Systems: Capacity Maximization and QoS Guarantee Strategies
Notice bibliographique
Résumé
As the spectral efficiency of wireless communications systems increases, and the frequency reuse pattern shifts towards universal frequency reuse, the capacity of future wireless and mobile systems will becomes interference limited. We explore the interference pattern of a shared channel in order to establish optimal distributed resource allocation techniques in that channel considering the mutual interference of coexisting links on each other. It is shown that the optimal usage of resources in such a shared channel can only be achieved via a multi-dimensional resource allocation strategy, taking into account not only the link's own channel quality, but also its channel states towards coexisting links. The improvement of capacity as a result of this approach can be attributed to the interference diversity of the channel. The interference diversity gain can be harnessed in time, frequency and space domains. To this end we study two approaches, namely maximizing the capacity of the primary and secondary links under received interference constraint and minimizing the transmitted power of primary and secondary links under minimum QoS guarantee constraint. We study the Ergodic capacity to verify the significant performance improvement which can be achieved by exploiting interference diversity in multi-channel systems such as UMTS Long Term Evolution (LTE). Further we will show that utilizing this diversity gain in QoS-guaranteed scenarios results in a considerable transmission power saving. The case of Outage capacity, which is an instantaneous measure of channel throughput, is shown to be different whereby using an instantaneous received interference threshold outperforms the usage of average received interference limit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».