Special Issue on Next Generation Multiple Access—Part I
Notice bibliographique
Résumé
As the long-term evolution (LTE) system is reaching maturity and the fifth-generation (5G) systems are being commercially deployed, researchers have turned their attention to the development of next-generation wireless networks. Compared to current wireless networks, on the one hand, next-generation wireless networks are expected to achieve significantly higher capacity, extremely low latency, ultra-high reliability, as well as massive and ubiquitous connectivity for supporting diverse disruptive applications (e.g., virtual reality (VR), augmented reality (AR), and industry 4.0). On the other hand, the evolution toward next-generation wireless networks requires a paradigm shift from the communication-oriented design to a multi-functional design, including communication, sensing, imaging, computing, and localization. Looking back at the history of wireless communication systems, multiple access (MA) techniques have been key enablers. From the first generation (1G) to the fifth generation (5G), orthogonal multiple access (OMA) schemes are mainly employed, where multiple users are allotted in orthogonal frequency/time/code resources, and the uplink transmission of the code code-division multiple-access (CDMA) uses non-orthogonal code resources. However, given the enormous challenges and diverse services of next-generation wireless networks, which significantly differ from that in current and previous wireless networks, existing MA schemes may not be applicable. As a result, a fundamental issue is the design of next-generation multiple access (NGMA) techniques. The key concept of NGMA is to enable a very large number of users/devices to be efficiently, flexibly, and intelligently connected with the network over the given wireless radio resources to not only satisfy stringent communication requirements but also realize heterogeneous functions. The investigation of NGMA is still in the infancy stage, and extensive research efforts have to be devoted to areas, including but not limited to 1) the development of new MA schemes, such as non-orthogonal multiple access (NOMA) and space division multiple access (SDMA), which are capable of achieving higher bandwidth efficiency and higher connectivity compared with conventional MA schemes; 2) the development of innovative techniques, such as reconfigurable metasurfaces, random access, advanced modulation, and channel coding, which are beneficial to the overall design of NGMA; and 3) the exploitation of advanced machine learning (ML) tools and big data techniques for providing effective solutions to address newly emerging NGMA problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».