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Enregistrement W3180373294 · doi:10.1109/iccworkshops50388.2021.9473721

User-Centric Multi-Dimensional Multiple Access in 6G Communications

2021· article· en· W3180373294 sur OpenAlexaff
Wudan Han, Jie Mei, Xianbin Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceQuality of serviceHeuristicBisection methodComputer networkResource allocationDistributed computingProvisioningSet (abstract data type)WirelessMatching (statistics)Mathematical optimizationOptimization problemScheme (mathematics)AlgorithmArtificial intelligenceMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ever-increasing service heterogeneity and Quality-of-Service diversity call for multi-dimensional radio resource exploitation and utilization schemes in future 6-th generation (6G) wireless. To this end, we design a user-centric QoS provisioning framework assisted with multi-dimensional multiple access (MDMA) scheme, where two conflicting goals, i.e. user's QoS preference and their utilization costs of multi-dimensional resources, are considered with different user-specific priority levels in the utility function for each user. To implement the user-centric MDMA with QoS fairness, the related problem is formulated as a Max-Min optimization. Due to the NP-hardness of the formulated problem, we first use bisection searching to examine the feasible solution set. Then, the tested feasible set is solved by addressing two sub-problems: user-subchannel mapping and power allocation, which are solved by matching theory and heuristic gradient descent algorithm. Simulation results verify the effectiveness of the proposed design that can significantly outperform the state-of-art scheme.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,477

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,258 · 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
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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