Vision-Assisted User Clustering for Robust mmWave-NOMA Systems
Notice bibliographique
Résumé
When operated in the mmWave band, user channels get highly correlated which can be exploited in mmWave-NOMA systems to cluster a set of “correlated” users together. Identifying the set of users to cluster greatly affects the viability of NOMA systems. Typically, only channel state information (CSI) is used to make these clustering decisions. When any problem arises in accessing up-to-date and accurate CSI, user clustering will not properly function due to its hard-dependency on CSI, and obviously, this will negatively affect the robustness of the NOMA systems. To improve the robustness of the NOMA systems, we propose to utilize emerging trends such as location-aware and camera-equipped base stations (CBSs) which do not require any extra radio frequency resource consumption. Specifically, we explore three different dimensions of feedback that a CBS can benefit from to solve the user clustering problem, namely CSI-based feedback and non-CSI-based feedback, comprised of user equipment (UE) location and the CBS camera feed. We first investigate how the vision assistance of a CBS can be used in conjunction with other dimensions of feedback to make clustering decisions in various scenarios. Later, we provide a simple user case study to illustrate how to implement vision-assisted user clustering in mmWave-NOMA systems to improve robustness, in which a deep learning (DL) beam selection algorithm is trained on the images captured by the CBS to perform NOMA clustering. We demonstrate that user clustering without CSI can achieve comparable performance to accurate CSI-based solutions, and user clustering can continue to function without much performance loss even in the scenarios where CSI is severely outdated or not available at all.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».