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Enregistrement W2786575954 · doi:10.1109/vtcfall.2017.8288179

Effective Capacity of Multi-Stream MIMO-ZFBF Communications in Large Wireless Networks

2017· article· en· W2786575954 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-clésMIMOComputer scienceWirelessComputer networkMulti-user MIMOWireless networkTelecommunicationsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider multiple-antenna (MIMO) multiplexing (multi-stream) systems in a spatial Aloha network under quality of service (QoS) constraints. The active transmitters form a bipolar Poisson point process with given density, each with its own communicating receiver. The QoS requirement is specified in terms of the asymptotic decay rate of the buffer occupancy, characterizing the statistical queuing constraint. Assuming open-loop zero-forcing beamforming (ZFBF) at the receiver, we therefore evaluate the effective capacity (EC), which is the throughput metric subject to a given queuing delay requirement. Due to Nakagami-type fading per data stream as well as the SIR correlation among data streams of each communication link- stemmed from the common location of transmitters across data streams-the evaluation of EC is, however, substantially complex, and has not yet considered in the related literature. We in this paper provide a number of approximations that formulate EC as a function of multiplexing gain, the number of antennas, QoS requirement, density of transmitters, and path- loss exponent. Approximations are numerically friendly, and their accuracy are corroborated against simulations. It is seen that for given QoS requirement, there is a multiplexing gain that optimizes EC. We further observe that for less stringent delay requirement, large multiplexing gain is preferable, while by increasing delay exponent it is advocated to shift the operating point toward the single-stream communication.

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 enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,417

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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