4G\/5G Spectrum Sharing: Efficient 5G Deployment to Serve Enhanced Mobile Broadband and Internet of Things Applications
Notice bibliographique
Résumé
The fifth-generation (5G) has been developed for supporting diverse services, such as enhanced mobile broadband (eMBB), massive machine-type communication (mMTC) and ultrareliable lowlatency communication (URLLC). The latter two constitute Internet of Things (IoT) enablers. The new spectrum released for 5G deployments are primarily above 3 GHz and, unfortunately, has a relatively high path loss, which limits the coverage, especially for the uplink (UL). The high propagation loss, the limited number of UL slots in a time-division duplexing (TDD) frame, and the limited user power gravely restrict the UL coverage, but this is where bandwidth is available. Moreover, the stringent requirements of eMBB and IoT applications lead to grave 5G challenges, e.g., site planning, ensuring seamless coverage, adapting the TDD downlink (DL)/UL slot ratio and the frame structure for maintaining a low bit error rate as well as low latency, and so on. This article addresses some of those challenges with the aid of a unified spectrum-sharing mechanism, and by means of a UL/DL decoupling solution based on fourth-generation (4G)/5G frequency sharing. The key concept relies on accommodating the UL resources in a long-term evolution (LTE) frequency-division duplexing (FDD) frequency band as a supplemental UL (SUL) carrier in addition to the new radio (NR) operation in the TDD band above 3 GHz. With the advent of this concept, the conflicting requirements of high-transmission efficiency, large coverage area, and low latency can be beneficially balanced. We demonstrate that the unified 5G spectrum-exploitation mechanism is capable of seamlessly supporting compelling IoT and eMBB services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».