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Enregistrement W2977160802 · doi:10.1109/lcomm.2019.2942919

Coverage Analysis of Cooperative NOMA in Millimeter Wave Networks

2019· article· en· W2977160802 sur OpenAlexafffund
Khagendra Belbase, Chintha Tellambura, Hai Jiang

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNomaRelayDecoding methodsComputer scienceComputer networkTransmission (telecommunications)Selection (genetic algorithm)Set (abstract data type)TelecommunicationsAlgorithmTelecommunications linkPower (physics)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter analyzes the coverage probability of a cooperative non-orthogonal multiple access (NOMA) millimeter wave (mmWave) network consisting of source (S) and destination (D) pair without a direct link. A cooperative relay (R), which is selected from a set of active users, helps D to receive its data. The transmission from S to R is based on NOMA, by which R can receive its own data and D's data simultaneously. Two relay selection schemes are developed. For each scheme, the favorable users that meet a rate threshold are selected to be in the decoding set. Then from the decoding set, a relay is selected that is nearest to S (in the 1st selection scheme), or nearest to D (in the 2nd selection scheme). For both schemes, we characterize the spatial density (location dependent) of decoding sets and derive the coverage probability. Both schemes outperform orthogonal multiple access. We also derive the coverage of randomly picking a relay (i.e., no selection) to quantify the benefits of relay selection in mmWave NOMA.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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