Effective Capacity of Multi-Stream MIMO-ZFBF Communications in Large Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».