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Enregistrement W2917106185 · doi:10.1109/glocom.2018.8647790

Cooperative NOMA for Wireless Layered Multicast

2018· article· en· W2917106185 sur OpenAlexaff
Long Yang, Qiang Ni, Lu Lv, Jian Chen, Xuan Xue, Hailin Zhang, Hai Jiang, Jia Shi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticastNomaComputer scienceComputer networkSource-specific multicastXcastBase stationReliability (semiconductor)WirelessProtocol Independent MulticastPragmatic General MulticastDistributed computingTelecommunicationsTelecommunications linkPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a novel design of cooperative non-orthogonal multiple access (NOMA) for layered multicast, where the information is encoded into the messages of high-priority (HP) and low-priority (LP). Two types of multicast users coexist in the system: 1) regular users (RUs), which locate far away from the base-station (BS) and demand only the HP message; 2) advanced users (AUs), which locate close to the BS and demand both HP and LP messages. To improve the reliability of layered multicast, an opportunistic cooperative NOMA multicast strategy is proposed, in which one successful AU is selected to forward both HP and LP messages. For the proposed strategy, we derive closed-form exact outage probabilities of AUs and RUs. By further carrying out the asymptotic analysis, the achieved diversity orders are shown to be not less than the number of AUs, i.e., full diversity is achieved. Finally, numerical results verify the theoretical analysis and demonstrate the superiority of the proposed strategy.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,338

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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