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Enregistrement W4320029268 · doi:10.1109/globecom48099.2022.10000619

LoS-Aware Handover Uplink NOMA Transmissions for Multi-Layer LEO Satellite Constellation

2022· article· en· W4320029268 sur OpenAlexaff
Qifan Hu, Jian Jiao, Shaohua Wu, Rongxing Lu, Qinyu Zhang

Notice bibliographique

RevueGLOBECOM 2022 - 2022 IEEE Global Communications Conference · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomaTelecommunications linkComputer scienceTransmission (telecommunications)Computer networkHandoverConstellationErgodic theoryPhysical layerSingle antenna interference cancellationThroughputSatelliteTopology (electrical circuits)Real-time computingTelecommunicationsWirelessEngineeringMathematicsElectrical engineeringChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mega low earth orbit (LEO) high throughput satellite (HTS) constellations are regarded as one of the most important development shifts in the next generation of mobile communication systems in both industry and academia. Consider the short duration of line-of-sight (LoS) link and high dynamic topology of LEO HTSs, we propose a handover uplink non-orthogonal multiple access (Hu-NOMA) transmission scheme for a multi-layer LEO HTS constellation. First, we formulate a practical two-layer LEO HTS constellation, where the higher-layer LEO HTS has a longer LoS link duration but not always visible, and the lower-layer LEO HTS has a shorter LoS link duration and can continuous support the uplink transmission via frequent handovers. Then, we derive the closed-form expressions of ergodic capacity (EC) and outage probability (OP) for both NOMA and orthogonal multiple access (OMA) schemes. Further, we propose an improved ergodic capacity (IEC) NOMA algorithm, and terrestrial user equipments (UEs) can perform our IEC Hu-NOMA transmission according to their exponential distributed random service time, which can achieve higher EC, and have similar OP compared to the conventional OMA scheme but reduce half of the transmission time slot. Simulation results validate the accuracy of our theoretical derivations, and show that our IEC Hu-NOMA can outperform the state-of-art schemes.

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), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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