A Power and Spectrum Efficient Uplink Transmission Scheme for QoS-Constrained IoT Networks
Notice bibliographique
Résumé
<div>Abstract—Non-orthogonal multiplexing (NOM) is a novel superposition coding inspired scheme that has been recently proposed for improving the power, spectrum efficiency and delay of wireless links with packet error rate (PER) constraints. Despite its efficiency, restricting the number of multiplexed packets to two limits the throughput improvement to 100%. Therefore, this work presents a novel NOM design with unlimited number of multiplexed packets by manipulating the repeated transmissions in automatic repeat request (ARQ) to enhance the power and spectrum efficiency by multiplexing new and repeated packets while taking into account the channel conditions and varying the power per packet in different transmissions. The proposed scheme employs an efficient heuristic algorithm to perform the power assignment and multiplexing decisions. Moreover, the complexity of the proposed NOM can be controlled by enforcing a limit on the maximum number of multiplexed packets per transmission, making it suitable for different types of Internet of Things (IoT) nodes with various computational capabilities. The obtained results demonstrate the effectiveness of proposed scheme, which offers up to 200% spectral efficiency improvement at moderate signal to noise ratios (SNRs), and up to 700% at high SNRs. Furthermore, the new scheme can reduce the transmission power consumption by up to 6 dB in the high SNR region.</div>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».