Cooperative communications in OFDM and MIMO cellular relay networks: issues and approaches
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The continually increasing number of users and the rise of resource-demanding services require a higher link data rate than the one that can be achieved in current wireless networks. Wireless cellular networks, in particular, have to be designed and deployed with unavoidable constraints on the limited radio resources such as bandwidth and transmit power. As the number of new users increases, finding a solution to meet the rising demand for high data rate services with the available resources has became a challenging research problem. The primary objective of such research is to find solutions that can improve the capacity and utilization of the radio resources available to the service providers. While in traditional infrastructure networks the upper limit of the source destination (S–D) link's data capacity is determined by the Shannon capacity, advances in radio transceiver techniques such as multiple-input multiple-output (MIMO) architectures and cooperative or relay-assisted communications have led an enhancement in the capacity of contemporary systems. In the MIMO technique the diversity relies on uncorrelated channels, and is achieved by employing multiple antennas at the receiver side, the transmitter side, or both, and by sufficiently separating the multiple antennas (of same polarization). The MIMO technique can be used to increase the robustness of a link as well as the link's throughput. Unfortunately, the implementation of multiple antennas in most modern mobile devices may be challenging due to their small sizes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».