MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293094787 · doi:10.1109/vtc2022-spring54318.2022.9860786

Hybrid Multi-Dimensional Modulation in Non-Orthogonal Spatial-Delay-Doppler Domains for Beyond 5G, and 6G Communications

2022· article· en· W4293094787 sur OpenAlexaff
Thakshanth Uthayakumar, Jie Mei, Xianbin Wang

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE 95th Vehicular Technology Conference: (VTC2022-Spring) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePAPR reduction in OFDM
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonalityOrthogonal frequency-division multiplexingMIMOComputer scienceElectronic engineeringModulation (music)Spectral efficiencyMIMO-OFDMMulti-user MIMOChannel (broadcasting)TelecommunicationsPhysicsMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Joint utilization of orthogonal radio resources from multiple domains such as spatial, time-frequency, and delay-doppler domains has become an important paradigm to support diverse QoS requirements (higher datarate, higher spectral efficiency, and low latency) in beyond 5G, and 6G. However, due to higher carrier frequency (mmWave) communication with closely packed massive MIMO antennas, and high-speed mobility in future wireless channels, severe non-orthogonal interferences are dynamically induced in multiple domains which dramatically deteriorate the communication datarate of current OFDM systems. In high speed mobility scenarios, orthogonal time frequency space (OTFS) modulation scheme achieves better communication performance than OFDM at higher modulation cost. Based on these observations, this paper is motivated to propose a novel, situation-aware, cost efficient, switched modulation in spatial, time-frequency, and delay-doppler domains termed hybrid multi-dimensional modulation (H-MDM) scheme that jointly optimizes the radio resource separation to minimize the non-orthogonality degree in each domain, and thus achieves maximized communication datarate under dynamically varying non-orthogonality conditions in those domains. Simulation results validate that the proposed H-MDM achieves maximized datarate compared to state-of-art MIMO-OFDM, and MIMO-OTFS systems under such randomly varying non-orthogonality conditions. Furthermore, we demonstrate that the proposed H-MDM scheme is highly advantageous for high speed mobility, and massive MIMO communication.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2022 IEEE 95th Vehicular Technology Conference: (VTC2022-Spring)Même sujetPAPR reduction in OFDMTravaux en français237 207