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Enregistrement W2785599864 · doi:10.1109/pimrc.2017.8292164

Evaluation of local transmission delay of MIMO-ZFBF multiplexing receivers under correlated interference

2017· article· en· W2785599864 sur OpenAlexaff
Mohammad G. Khoshkholgh, Victor C. M. Leung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMORetransmissionComputer scienceBeamformingTransmitterMultiplexingSpatial multiplexingFadingArray gainTransmission (telecommunications)Computer networkChannel state informationElectronic engineeringChannel (broadcasting)Topology (electrical circuits)TelecommunicationsAntenna (radio)Antenna arrayWirelessEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider multiple-input multiple-output multiplexing (multi-stream) systems in a spatial Aloha network. The active transmitters are distributed with accordance of Poisson point process with given density and each of which has its own receiver. We mainly focus on zero-forcing beamforming (ZFBF) at the receiver and assume the transmitters do not have access to channel state information. The capacity and outage performance of such network has broadly analyzed in the literature, while a little is known about its delay performance, which is investigated in this paper. Delay measures the number of attempted retransmissions before successful reception of all transmitted data streams of a typical communication link. Due to Nakagami-type fading per data stream, the SIR correlation among data streams of each communication link and among each retransmission attempt - which is due to the common location of transmitters - the evaluation of mean delay is substantially complex. Our rigorous analysis provides a lower- and an upper-bound on the mean delay as the function of the transmitter's density, multiplexing gain, transmission activity, and number of receiver's antennas. We conduct simulations to evaluate the accuracy of the analysis. Important insights regarding the impact of transmission activity and multiplexing gain on the mean delay is highlighted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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