MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2786346718 · doi:10.1109/pimrc.2017.8292387

Spectral efficiency maximization of single cell massive multiuser MIMO systems via optimal power control with ZF receiver

2017· article· en· W2786346718 sur OpenAlexaff
O. Saatlou, M. Omair Ahmad, M.N.S. Swamy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectral efficiencyBase stationComputer sciencePower controlFadingTelecommunications linkMIMOMaximizationSignal-to-noise ratio (imaging)Electronic engineeringPower (physics)Efficient energy useChannel (broadcasting)MathematicsTelecommunicationsMathematical optimizationEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the spectral efficiency of multiuser multiple-input multiple-output systems with a large number of antennas at the base station that serves single-antenna users in one cell. It is assumed that the base station estimates the channel with the help of uplink training and then employs the zero-forcing technique to detect the data signals transmitted by the various users. An optimal power control scheme over pilot and data power based on large-scale fading is proposed to maximize the sum spectral efficiency for a given total energy budget in a coherence interval. Simulation results show that the spectral efficiency of the proposed method is superior to that of other existing methods. It Is also shown that, In order to maximize the sum spectral efficiency, more power should be allocated to the data signal power at high signal-to-nolse ratios and less power at low signal-to-noise ratios.

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 enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,769

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced MIMO Systems OptimizationTravaux en français237 207