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Enregistrement W2906107643 · doi:10.1109/pimrc.2018.8580961

Opportunistic Non-Orthogonal Multiple Access Scheme with Unreliable Wireless Backhauls

2018· article· en· W2906107643 sur OpenAlexfundno aff
Sunyoung Lee, Trung Q. Duong, Roger Woods

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilQueen's UniversityQueen's University BelfastRoyal Academy of Engineering
Mots-clésNomaComputer scienceWirelessBackhaul (telecommunications)Computer networkFadingReliability (semiconductor)Outage probabilityWireless networkTelecommunicationsChannel (broadcasting)Telecommunications link

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for increased connectivity and reliability of devices in the fifth generation (5G) of wireless communications requires new technology for ensuring massive connectivity and high spectral efficiency. In addition, wireless backhauls with guaranteed reliability are being considered to improve the overall system performance. In this paper, we investigate an opportunistic non-orthogonal multiple access (NOMA) system with unreliable wireless backhauls. In particular, we develop two opportunistic selection rules which allow the selection of the best among either near or far-away group transmitters, considering both the unreliability of wireless backhauls and fading effects of fronthauls. In order to analyze the performance, new exact and approximated closed-form expressions for the outage probabilities of the grouped receivers are derived, thus providing an insight into the impact of unreliable random backhauls and opportunistic NOMA. We show that the proposed scheme gives an outage performance gain of more than 3dB gains to a dominant receiver in the selection rules and improvement in receiver fairness when compared to the orthogonal multiple access (OMA) with an unreliable wireless backhaul. In addition, our results clearly reveal that unreliability levels of wireless backhaul links are responsible for the outage floors.

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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