Optimization for Signal Transmission and Reception in a Macrocell of Heterogeneous Uplinks and Downlinks
Notice bibliographique
Résumé
Internet-of-things (IoT) applications continue to drive advancements in serving as many heterogeneous low-latency downlinks and uplinks as possible within a constrained communication bandwidth. Full-duplexing (FD) transceivers have been introduced to implement simultaneous signal transmission and reception (STR) over the entire available frequency band. However, both inter-link interference and FD loop-interference are hardly suppressed to a necessary level for the effectiveness of FD-based STR even for microcells. This paper proposes an alternative STR technique per one time-slot for macrocells, where a fraction of a time-slot is used for downlinks and the remaining complementary fraction of the time-slot is used for uplinks. Thus, STR over the entire available bandwidth can be implemented in a way with no loop interference. Furthermore, another approach of using a fraction of the available bandwidth for downlinks and the remaining complementary fraction of the bandwidth for uplinks over the whole time-slot is also proposed. The problem of both downlink and uplink beamforming to maximize the energy efficiency of such heterogeneous networks subject to the quality-of-service in terms of downlink and uplink throughput is examined for all three possible STRs. Numerical results demonstrate the advantages of the time-fraction-wise STR and bandwidth-fraction-wise STR over the FD-based STR, where the time-fraction-wise STR is not only the best in serving the same numbers of downlinks and uplinks but also is capable of serving many more downlinks and uplinks with a higher energy efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».