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Enregistrement W3053826104 · doi:10.1109/lcomm.2020.3017219

Exploiting Antenna Diversity to Enhance Hybrid Cooperative Non-Orthogonal Multiple Access

2020· article· en· W3053826104 sur OpenAlexafffund
Phuc Dinh, Mohamed Amine Arfaoui, Chadi Assi, Ali Ghrayeb

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNomaComputer scienceRobustness (evolution)Single antenna interference cancellationSpectral efficiencyInterference (communication)Diversity gainCooperative diversityElectronic engineeringComputer networkComputer engineeringComputer architectureTelecommunicationsMIMOFadingTelecommunications linkBeamformingEngineeringDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooperative non-orthogonal multiple access (C-NOMA) is a novel multiple access technology that is considered as a promising solution for 5G and beyond. The technique has been proposed as a combination between NOMA and cooperative communications, such as device-to-device (D2D) communications. In this letter, we will address some limitations of the state-of-the-art C-NOMA model and promote an enhancement to the contemporary version. The improvement is based on an exhaustive exploitation of the antennas mounted at the users devices. Based on this, we revisit the rate analysis and the performance optimization of C-NOMA systems. Simulation results reveal the robustness of the proposed scheme in the presence of high self-interference (SI) and insightful comparisons with other previously proposed schemes in the literature are provided.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,002
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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