A study on channel estimation algorithm with sounding reference signal for TDD downlink scheduling
Notice bibliographique
Résumé
Coping with the limited amount of available spectrum, time division duplexing (TDD) system is considered as an attractive duplexing method due to exploiting channel reciprocity as well as flexible resource management. The conventional scheduling scheme is based on the channel quality indicator (CQI) reported from the user equipment (UE) to estimate instantaneous data rates for the scheduling metric calculation. However, CQI is insufficient to reflect the state of the channel variation in terms of frequency and time. Based on the channel reciprocity of TDD systems, we utilize uplink sounding reference signal (SRS) to estimate downlink channel status. However the received SRS power is a result of uplink power control where power control effect should be compensated to estimate channel status in downlink scheduling. In order to solve this problem, we propose the SRS path loss estimation method based on the power headroom report. By using this scheme, the base station (BS) can obtain the compensated signal-to-interference-plus-noise-ratio (SINR) and determine the scheduling metric based on its calculated SINR instead of reported CQI from UE. Simulation results show that the proposed scheduling algorithm outperforms the conventional scheme in total throughput, whereas the fairness index experienced by the proposed algorithm is lesser than of the conventional scheme based on CQI.
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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 ».