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Enregistrement W3026837198 · doi:10.1109/tvt.2020.2993904

3D-MIMO Dual Communications in SCMA-Based Secure HetNets

2020· article· en· W3026837198 sur OpenAlexaff
Mohammad Reza Abedi, Mohammad Reza Javan, Nader Mokari, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesIran National Science Foundation
Mots-clésMIMOComputer science3G MIMOSpectral efficiencySpatial multiplexingBase stationPrecodingHeterogeneous networkMulti-user MIMOConvex optimizationElectronic engineeringChannel (broadcasting)Computer networkWirelessWireless networkTelecommunicationsEngineeringMathematicsRegular polygon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider a communication scenario for heterogeneous networks (HetNets) in which the base stations transmit information over both microwave (μW) and millimeter wave (mmW) bands. To exploit the spatial characteristics of the channel, we consider three-dimensional multiple input multiple output (3D-MIMO) technology. In addition, to increase the spectral efficiency of the network, sparse code multiple access (SCMA) is used as the transmission technology for both bands. A practical scenario in which the channel information is not known perfectly is assumed, and hence a robust scheme is developed. We formulate the resource allocation problem as an optimization problem which is highly nonlinear and non-convex. To solve the problem, we rely on iterative approximation methods, such as successive convex approximation, and we provide a joint transmit power allocation and beam-forming to increase the secrecy rate of the network. Using simulations, we evaluate the performance of the proposed scheme for different network settings. Simulations show a performance increase of about 24.85% with 3D-MIMO over two-dimensional MIMO (2D-MIMO). In addition, the use of both μW and mmW bands results in a 20.25% performance increase over a case where only μW is used. We also show that 3D-MIMO and dual connectivity have better performance than 2D-MIMO and μW in high-rise and dense urban areas.

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 enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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