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Enregistrement W2584419254 · doi:10.1109/glocom.2016.7841908

Interference Alignment for Heterogeneous Full-Duplex Cellular Networks

2016· article· en· W2584419254 sur OpenAlexaff
Amr El‐Keyi, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFull-Duplex Wireless Communications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrocellTelecommunications linkDuplex (building)Base stationComputer scienceInterference (communication)PrecodingInterference alignmentFemtocellMacroComputer networkFemto-Transmission (telecommunications)Electronic engineeringTelecommunicationsMIMOEngineeringBeamforming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider a heterogeneous network composed of a full-duplex macrocell and a half- duplex femtocell. The macro-base station (BS) is equipped with L antennas where each antenna can be utilized either for downlink transmission or uplink reception. On the other hand, the femto-BS is equipped with M antennas that are used for downlink transmission. We assume that each user equipment has N antennas where L>M≥N. We investigate the benefit of using interference alignment for cross-tier and full-duplex interference management and present precoding schemes that are capable of achieving the total degrees of freedom of the network. We show that full-duplex operation of the macro-BS improves the degrees of freedom (DoF) of the system when M2N, otherwise half-duplex operation is optimal. Furthermore, the DoF of the system can be improved by 50\% via full-duplex macro-BS operation when M=N.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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