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Enregistrement W4312692309 · doi:10.1109/access.2022.3212774

A Survey on Multiuser SWIPT Communications for 5G+

2022· article· en· W4312692309 sur OpenAlexafffund
Serdar Özyurt, Ahmet Faruk Coşkun, Saliha Büyükçorak, Güneş Karabulut Kurt, Oğuz Kucur

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuPolytechnique Montréal
Mots-clésComputer scienceWirelessCommunications systemEnergy harvestingTelecommunicationsMaximum power transfer theoremComputer networkControl communicationsEnergy (signal processing)Power (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing number of devices connected to the networks, applications and demands of new generation wireless communications cause very high energy consumption resulting in large amount of carbon emission. Thus, energy harvesting solutions together with accomplishing information transmission are required for energy efficient communications of new wireless communications generations such as 5G and 6G (i.e., 5G+). As such, due to the promise of energy efficient green communications, simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) techniques are expected to be indispensable component of 5G+. In this survey, the literature of multiuser SWIPT communications is reviewed for 5G+. Different multiuser SWIPT scenarios including multi-antenna communications, cooperative communications, network coding, communications security, and unmanned aerial vehicle (UAV)-enabled communication systems based on multiuser diversity and multiple access methods are thoroughly reviewed. The experimental studies are also discussed.

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 candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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