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Enregistrement W3211182027 · doi:10.1109/lwc.2021.3124298

Multi-Pair Two-Way Massive MIMO DF Relaying Over Rician Fading Channels Under Imperfect CSI

2021· article· en· W3211182027 sur OpenAlexaff
Zhangjie Peng, WANG Shuxian, Cunhua Pan, Xianzhe Chen, Julian Cheng, Lajos Hanzo

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilEuropean Research CouncilSoutheast UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRician fadingRelayComputer scienceMIMOFadingChannel state informationContext (archaeology)Channel (broadcasting)Spectral efficiencyImperfectMaximal-ratio combiningTopology (electrical circuits)TelecommunicationsPower (physics)MathematicsWirelessPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate a multi-pair two-way decode-and-forward relaying aided massive multiple-input multiple-output antenna system under Rician fading channels, in which multiple pairs of users exchange information through a relay station having multiple antennas. Imperfect channel state information is considered in the context of maximum-ratio processing. Closed-form expressions are derived for approximating the sum spectral efficiency (SE) of the system. Moreover, we obtain the power-scaling laws at the users and the relay station to satisfy a certain SE requirement in three typical scenarios. Finally, simulations validate the accuracy of the derived results.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,723
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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