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Enregistrement W2604140441 · doi:10.1109/mwc.2018.1700094

Coordinated Multipoint Transmission in Downlink Multi-Cell NOMA Systems: Models and Spectral Efficiency Performance

2018· article· en· W2604140441 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomaTelecommunications linkComputer scienceSpectral efficiencyTransmission (telecommunications)Resource allocationComputer networkCellular networkDistributed computingTelecommunicationsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We outline a general framework to use CoMP transmission technology in downlink multi-cell NOMA systems considering distributed power allocation at each cell. In this framework, CoMP transmission is used for users experiencing strong received signals from multiple cells, while each cell adopts NOMA for resource allocation to its active users. After a brief review of the working principles of different CoMP schemes, we investigate their applicability and necessary conditions for their use in a downlink multi-cell NOMA system. After that, we discuss various network scenarios with different spatial distributions of users and present the formula for achievable rate of users under each of the CoMP-NOMA scenarios. To this end, a numerical performance evaluation is carried out for the proposed CoMP-NOMA systems, and the results are compared with those for conventional orthogonal multiple access based CoMP systems. The numerical results quantify the spectral efficiency gain of the proposed CoMP-NOMA models over CoMP-OMA. Finally, we conclude this article by identifying the major challenges in implementing CoMP-NOMA in future cellular systems.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,224 · 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