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Enregistrement W2743271373 · doi:10.1109/isit.2017.8006696

Multi-users space-time modulation with QAM division for massive uplink communications

2017· article· en· W2743271373 sur OpenAlexaff
Zheng Dong, Jian‐Kang Zhang, Lei Huang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkComputer scienceMIMOQuadrature amplitude modulationQAMTransmitterConstellation diagramElectronic engineeringBase stationDirty paper codingChannel (broadcasting)Real-time computingPrecodingTelecommunicationsBit error rateEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider the design of multi-users space-time modulation (MUSTM) for an uplink MIMO system with one base station equipped with the massive number of antennas and N single-antenna users, where it is assumed that only large scale channel coefficients are available at both the transmitter and the receiver. For such a system, a novel concept called uniquely factorable (UF) MUSTM is introduced. Then, using our recently developed framework on uniquely decomposable constellation group with energy-efficient quadrature amplitude modulation (QAM), and properly and timely assigning each sub-constellation to each user at each time slot, we develop a machinery method for systematically designing a family of invertible UF-MUSTM with flexible data rates in order to assure the reliable estimation of the transmitted signal as well as of the channel for the massive MIMO system. In addition, a simple cross-correlation receiver is proposed to efficiently and effectively detect such UF-MUSTM. Its pair-wise error probability (PEP) is derived, showing that our proposed invertible UF-MUSRM enables full receiver diversity. Furthermore, the optimal closed-form power allocation and the optimal user constellation assignment are found to maximize the worst-case coding gain under a peak power constraint on each user and each time slot.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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