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Enregistrement W3010834347 · doi:10.1109/tcomm.2020.2981332

Improper Gaussian Signaling for Integrated Data and Energy Networking

2020· article· en· W3010834347 sur OpenAlexfundno aff
Hongwen Yu, Hoang Duong Tuan, Trung Q. Duong, Yong Fang, Lajos Hanzo

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilInstitute for Computational Science and TechnologyQueen's UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaQueen's University BelfastRoyal SocietyAustralian Research CouncilRoyal Academy of Engineering
Mots-clésBeamformingComputer scienceTelecommunications linkThroughputBase stationGaussianRelayEnergy (signal processing)Computer networkElectronic engineeringTelecommunicationsEngineeringWirelessMathematicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper considers the problem of beamforming design for a multi-cell network of downlink users, who either harvest energy or decode information or do both by receiving signals from the multi-antenna base station (BS) within a time slot and over the same frequency band. Our previous contributions have showed that the time-fraction based energy and information transmission, under which first the energy is transferred within the initial fraction of time and then the information is transferred within the remaining fraction, is the most efficient design alternative both in terms of its practical implementation and network performance. However, at the time of writing, both energy and information beamforming has only been implemented for proper Gaussian signaling (PGS), which has limited the network's throughput. Although the network throughput could be improved in some specific scenarios by using non-orthogonal multi-access (NOMA), this may compromise the user secrecy. In order to circumvent the above implementations, we conceive improper Gaussian signaling (IGS) for information beamforming, which enables the network to substantially improve its throughput in any scenario without jeopardizing the user secrecy despite its low-complexity signal processing at the user end. A simpler subclass of IGS is also considered, which also outperforms NOMA PGS and works under any arbitrary scenario.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,687

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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