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Enregistrement W2964009355 · doi:10.1109/vtcfall.2015.7391126

SCMA for Open-Loop Joint Transmission CoMP

2015· article· en· W2964009355 sur OpenAlexaff
Usa Vilaipornsawai, Hosein Nikopour, Alireza Bayesteh, Jianglei Ma

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRobustness (evolution)Channel state informationScheduling (production processes)Telecommunications linkSpectral efficiencyComputer networkOverhead (engineering)MultiplexingWirelessChannel (broadcasting)EngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sparse Code Multiple Access (SCMA), a non-orthogonal multiple access scheme, has been introduced as a key 5G technology to improve spectral efficiency. In this work, we propose SCMA to enable open-loop coordinated multipoint (CoMP) joint transmission (JT). The scheme combines CoMP techniques with multi-user SCMA (MU-SCMA) in downlink. This scheme provides open-loop user multiplexing and JT in power and code domains, with robustness to mobility and low overhead of channel state information (CSI) acquisition. The combined scheme is called MU-SCMA- CoMP, in which SCMA layers and transmit power of multiple transmit points (TPs) are shared among multiple users while a user may receive multiple SCMA layers from multiple TPs within a CoMP cluster. The benefits of the proposed scheme includes: i) drastic overhead reduction of CSI acquisition, ii) significant increase in throughput and coverage, and iii) robustness to channel aging. Various algorithms of MU-SCMA-CoMP are presented, including the detection strategy, power sharing optimization, and scheduling. System level evaluation shows that the proposed schemes provide significant throughput and coverage gains over OFDMA for both pedestrian and vehicular users.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,274

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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