MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3161621720 · doi:10.1109/wcncw49093.2021.9419994

Rate-Splitting and NOMA-Enabled Uplink User Cooperation

2021· article· en· W3161621720 sur OpenAlexaff
Omid Abbasi, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomaTelecommunications linkSingle antenna interference cancellationComputer scienceTransmission (telecommunications)Interference (communication)Spectral efficiencyComputer networkTelecommunicationsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose two novel transmission and detection schemes based on rate-splitting (RS) and non-orthogonal-multiple-access (NOMA) for uplink user cooperation. At the first mini-slot of these cooperative schemes, each user transmits its signal and receives the transmitted signal of the other user, and at the second mini-slot, each user relays the other user's message with amplify-and-forward (AF) protocol. To achieve better spectral efficiency, users transmit their signals in non-orthogonal mode in both mini-slots. We propose two detection schemes for these proposed cooperative (C)-NOMA and cooperative-rate-splitting-multiple-access (C-RSMA) schemes in which we apply a combination of maximum-ratio-combining (MRC) and successive-interference-cancellation (SIC). Finally, we derive the achievable rates corresponding to the C-NOMA and C-RSMA schemes. Simulation results prove the superiority of the proposed C-NOMA and C-RSMA schemes rather than cooperative-orthogonal-multiple-access (C-OMA) and non-cooperative schemes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,281

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Wireless Communication TechnologiesTravaux en français237 207