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Enregistrement W4285264033 · doi:10.1109/lcomm.2022.3186795

Hybrid Multiple Access Transmission in Satellite-Aerial-Terrestrial Networks

2022· article· en· W4285264033 sur OpenAlexaff
Huaicong Kong, Miaomiao Tan, Min Lin, Ming Cheng, Wei‐Ping Zhu, Tomaso de Cola

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkComputer scienceSpace-division multiple accessComputer networkSingle antenna interference cancellationSatelliteTransmission (telecommunications)Communications satelliteMonte Carlo methodInterference (communication)Random accessScheme (mathematics)Real-time computingTelecommunicationsEngineeringMathematicsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter proposes a hybrid multiple access (HMA) scheme to provide reliable connectivity for heterogeneous users in a satellite-aerial-terrestrial network (SATN). Here, multiple internet-of-things devices access a multi-antenna aerial platform through space division multiple access (SDMA) technology while the aerial platform and the earth station communicate with the satellite using uplink non-orthogonal multiple access (NOMA). Considering perfect and imperfect successive interference cancellation (SIC) at the satellite, we derive the closed-form ergodic sum rate (ESR) expression for the uplink transmission with the proposed HMA scheme, which is verified through Monte Carlo simulations. Besides, the priority of the proposed scheme is also demonstrated to some benchmarks in terms of ESR.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0040,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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