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Enregistrement W2889651526 · doi:10.1109/tvt.2018.2869770

On the Impact of User Scheduling on Diversity and Fairness in Cooperative NOMA

2018· article· en· W2889651526 sur OpenAlex
Long Yang, Hai Jiang, Zhiguo Ding, Lu Lv, Jian Chen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNomaScheduling (production processes)Computer scienceRayleigh fadingComputer networkBase stationIndependent and identically distributed random variablesOutage probabilityUser equipmentProportionally fairDistributed computingFadingFair-share schedulingRound-robin schedulingTelecommunications linkMathematical optimizationRandom variableMathematicsQuality of serviceChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this correspondence paper, we investigate the problem of user scheduling in a cooperative non-orthogonal multiple access (NOMA) system consisting of a base station, a weak user, and K intermediate users. During each transmission, an intermediate user is scheduled to receive its own message and forward the message destined for the weak user. For this type of cooperative NOMA system, a novel scheduling scheme is proposed to achieve full diversity and scheduling fairness simultaneously. With the consideration that all channels experience independent but non-identically distributed Rayleigh fading, outage probabilities of the weak user and the scheduled intermediate user are derived in closed-form expressions. It is theoretically shown that the proposed scheme provides full diversity for both the weak user and the scheduled intermediate user. Furthermore, theoretical results also demonstrate that the proposed scheme schedules each intermediate user with the same probability 1/K, demonstrating that scheduling fairness is also guaranteed.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · 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