A context‐aware cognitive SIMO transceiver for enhanced throughput on the downlink of LTE HetNet
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we design a new single‐input multiple‐output context‐aware cognitive transceiver (CTR) that is able to switch to the best performing modem in terms of link‐level throughput. On the top of conventional adaptive modulation and coding, we allow the proposed CTR to make best selection between three different pilot‐utilization modes: conventional data‐aided (DA) or pilot‐assisted, non‐DA (NDA) or blind, and NDA with pilots, which is a newly proposed hybrid version between the DA and NDA modes. We also enable the CTR to make best selection between two different channel identification schemes: conventional least‐squares (LS) and newly developed maximum‐likelihood estimators. Depending on whether pilot symbols can be exploited or not at the receiver, we further enable the CTR to make the best selection among two data detection modes: coherent or differential. Owing to exhaustive link‐level simulations on the downlink of a long‐term evolution system, we draw out the optimal decision rules in terms of the best combination triplet of pilot‐use, channel‐identification, and data‐detection modes that yield the best link‐level throughput as function of channel type, mobile speed, signal‐to‐noise ratio, and channel quality indicator. The proposed CTR offers a link‐level throughput gains improvement as high as 700 % compared with DA LS for VehB channel type at a mobile speed of 100 km/h in the low signal‐to‐noise ratio region. For VehA channels, its throughput gain improvements can reach 114 % . For PedA and PedB channels, the proposed CTR provides throughput enhancements of about 66 % and 330 % , respectively. Moreover, realistic simulations at the system‐level of the long‐term evolution‐HetNet network suggest that the new context‐aware CTR outperforms the conventional transceiver (i.e., pilot‐assisted LS‐type channel estimation with coherent detection) by as much as 50% and 60% gains in average and cell‐edge (i.e., five percentile) throughputs, respectively, in the high‐clustering case with type‐B channels. In the low clustering scenario, the average and cell‐edge throughput gain improvements offered by the proposed CTR exceed 80% and 90% for type‐B channels. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 ».