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Enregistrement W2887955626 · doi:10.1109/icc.2018.8422805

Interference Management Using Cooperative NOMA in Multi-Beam Satellite Systems

2018· article· en· W2887955626 sur OpenAlexaff
Nazli Ahmad Khan Beigi, M. Reza Soleymani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesEuropean Space Agency
Mots-clésNomaComputer scienceOverlaySingle antenna interference cancellationComputer networkCoding (social sciences)Channel (broadcasting)Interference (communication)Spectral efficiencyReal-time computingElectronic engineeringDistributed computingTelecommunications linkEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose overlay coding scheme as the capacity achieving multiple access technique, i.e., transmitting over non-orthogonal channels. We employ the cooperative non-orthogonal multiple access (NOMA) in multi-beam satellite systems with dense frequency reuse. The overlay coding uses the cooperation of the strongest co-channel interference (CCI) as extra source of information, where the data intended for the target user is shared between the cooperating beams. The involved beams cooperate in jointly transmitting the data to the target user at the same time. Thus, the target user receives a signal containing the aggregate of the data streams from cooperating beams, similar to a multiple access channel (MAC). Our proposition is based on the duality theorem of MAC and broadcast channels (BC) capacity regions. Hence, by employing successive interference cancellation (SIC) both data could be recovered, as proposed in NOMA. In order to employ overlay coding in multibeam satellite systems, we propose an approach based on optimized user pairing strategies. We devise an information theoretic framework followed by simulation to compare different strategies by evaluating the aggregate data rate in the beam of interest. Being based on SIC, the existence of residual errors will degrade the spectral efficiency gain in overlay coding. We investigate the effect of channel signal to noise plus interference ratio (SNIR) estimation errors. Finally, it is verified by simulation that these issues can be overcome and overlay coding can reach expected data throughput very close to the cases with perfect channel estimation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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