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Enregistrement W2950121851 · doi:10.48550/arxiv.1005.3238

Power Control and Performance Analysis of Outage-Limited Cellular Network with MUD-SIC and Macro-Diversity

2010· preprint· en· W2950121851 sur OpenAlex
Derrick Wing Kwan Ng, Vincent K. N. Lau

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.

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoodputComputer scienceNetwork packetFadingTelecommunications linkPower controlDecoding methodsSingle antenna interference cancellationComputer networkChannel (broadcasting)Power (physics)AlgorithmThroughputTelecommunicationsWirelessPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we analyze the uplink goodput (bits/sec/Hz successfully decoded) and per-user packet outage in a cellular network using multi-user detection with successive interference cancellation (MUD-SIC). We consider non-ergodic fading channels where microscopic fading channel information is not available at the transmitters. As a result, packet outage occurs whenever the data rate of packet transmissions exceeds the instantaneous mutual information even if powerful channel coding is applied for protection. We are interested to study the role of macro-diversity (MDiv) between multiple base stations on the MUD-SIC performance where the effect of potential error-propagation during the SIC processing is taken into account. While the jointly optimal power and decoding order in the MUD-SIC are NP hard problem, we derive a simple on/off power control and asymptotically optimal decoding order with respect to the transmit power. Based on the information theoretical framework, we derive the closed-form expressions on the total system goodput as well as the per-user packet outage probability. We show that the system goodput does not scale with SNR due to mutual interference in the SIC process and macro-diversity (MDiv) could alleviate the problem and benefit to the system goodput.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,138
Écart entre enseignants0,126 · 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