Simplified Antenna Selection and User Scheduling for Orthogonal Space-Division Multiplexing
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study simplified algorithms for user scheduling in conjunction with receive antenna selection (RAS) for two downlink multiuser orthogonal space-division multiplexing techniques: block diagonalization (BD) and successive optimization (SO). Proposed algorithms select user and antenna subsets that maximize total power gain of the equivalent channel through mutual null-space projections of the active user channels. With this approach, algorithms add the best user at a time from the set of users not selected yet to the set of selected users until the desired number of users have been selected. To reduce the complexity further, users whose channel correlation to the signal subspace of the previously selected users is under some specified threshold are grouped at each step of the algorithm such that next user is selected from that group. This avoids the search through all K - i remaining users at the ith step of the algorithm. Two RAS algorithms are proposed, which further enhance the power gain of the equivalent channel by selecting a subset that contributes most towards the sum rate. For SO, user selection accounts for the interference of the previously selected users and maximizes the ratio of the total power of the equivalent channel to the approximate interference power on the desired signal subspace. Proposed algorithms perform close to the previously proposed algorithms with much less complexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».