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Enregistrement W2741443035 · doi:10.1109/icc.2017.7996393

A resource scheduling scheme based on feed-back for SCMA grant-free uplink transmission

2017· article· en· W2741443035 sur OpenAlexaff
Shuai Han, Xiangxue Tai, Weixiao Meng, Cheng Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTelecommunications linkNetwork packetComputer networkScheduling (production processes)Latency (audio)Air interfaceBase stationTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sparse code multiple access (SCMA) is a novel air-interface technology proposed for the fifth generation (5G) mobile communication system. SCMA aims for energy saving, low latency and massive connectivity to satisfy 5G demand. SCMA grant-free transmission has been proposed to ensure low latency and massive connectivity. In this paper, the connection and packets drop performance of SCMA and OFDMA through a pre-existing resource scheduling scheme for uplink grant-free transmission are analyzed. When UEs are erratically required to transmit a great number of packets continuously, the packet loss rate is too high, which is a problem of the pre-existing scheme. Hence, a resource scheduling scheme based on feed-back for uplink SCMA grant-free transmission is proposed to solve this problem. The simulation results demonstrate that SCMA has a lower packet loss rate than OFDMA with the same resources and UEs. In the heavy traffic scenario, the proposed resource scheduling scheme based on feed-back has a better packet drop performance than the pre-existing scheme.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,714

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 ouverte0,0020,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,236 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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