Hybrid-Mux Signal Structure and Resource Allocation for In-Band Distribution Link and ITND Transmission in SFN Environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the multiplexing and resource allocation to improve the spectrum efficiency and reduce demultiplexing complexity and latency in the wireless in-band distribution link (IDL) and inter-tower networks and datacasting (ITND) for terrestrial broadcasting systems. A novel Hybrid-Mux technology is proposed, which combines orthogonal multiplexing (TDM/FDM), non-orthogonal multiplexing (NOM, or LDM), and hierarchical modulation (HM) with the non-uniform constellation (NUC). Hybrid-Mux technology can achieve high spectrum efficiency, low complexity, and low latency to provide versatile services of mobile/fixed broadcast services, inter-tower communication networks and datacasting, as well as the in-band distribution link to support SFN operation. Two Hybrid-Mux signal structures with 2-layer and 3-layer power-based non-orthogonal multiplexing of different broadcast and network data services are introduced. The throughput optimization of each Hybrid-Mux structure is formulated and resolved under the constraint of ITND and IDL data capacity, SNR requirement, and optimized NUC HM. Simulation results show that, by properly implementing resource allocation and constellation design, the proposed 3-layer Hybrid-Mux structures can achieve higher capacity than the simple 2-layer Hybrid-Mux structure, while the demodulation and demultiplexing complexity is not much increased. A 2-tier ITND service is proposed. It consists of a robust control and datacasting (ITCD) tier and a high data rate intertower networking (ITCN) link. This design can increase the total aggregated system data rate substantively. MIMO structures supporting ITND and IDL transmission are also proposed to further improve the spectrum efficiency.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle