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Enregistrement W2153946652 · doi:10.1109/isit.2006.261922

Signaling over MIMO Multi-Base Systems: Combination of Multi-Access and Broadcast Schemes

2006· article· en· W2153946652 sur OpenAlexaff
Mohammad Ali Maddah-Ali, Seyed Abolfazl Motahari, Amir K. Khandani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBase (topology)AlgorithmArtificial intelligenceInformation retrievalTopology (electrical circuits)MathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new structure for multi-base systems is studied in which each user receives data from two nearby base stations, rather than only from the strongest one. This system can be considered as a combination of broadcast and multi-access channels. By taking advantages of both perspectives, an achievable rate region for a discrete memoryless channel modeled by Pr(y1,y2|x1,x2) is derived. In this model, x1and x2represent the transmitted signals by the transmitter one and two, respectively, and y1and y2denote the received signals by the receiver one and two, respectively. In this derivation, it is assumed that each transmitter is unaware of the data of the other transmitter, and therefore x1and x2are independent. To investigate the advantage of this scheme, an efficient signaling method which works at a corner point of the achievable region for multiple-antenna scenarios is developed. In the proposed scheme, each base station only requires the state information of the channels between the other base station and each user. In this paper, the signaling scheme is elaborated for the case that each transmitter/receiver is equipped with three antennas. It is proven that in such a scenario, the multiplexing gain of four is achievable, which outperforms any other conventional schemes

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,251 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations203
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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