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Enregistrement W4380839029 · doi:10.1109/lcomm.2023.3286396

NOMA Assisted Semi-Grant-Free Transmission Scheme in Satellite Systems

2023· article· en· W4380839029 sur OpenAlexaff
Yan Guo, Min Lin, Huaicong Kong, Ming Cheng, Wei‐Ping Zhu

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNanjing University of Posts and Telecommunications
Mots-clésComputer scienceTelecommunications linkThroughputNomaTransmission (telecommunications)Computer networkChannel state informationSatellite systemChannel (broadcasting)Communications satelliteInterference (communication)Rician fadingSatelliteTelecommunicationsFadingWirelessGlobal Positioning SystemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter investigates the uplink semi-grant-free (SGF) transmission in satellite communication systems. Specifically, based on the available statistical channel state information, we first propose a non-orthogonal multiple access assisted SGF scheme, which enables many multi-antenna mobile terminals and one earth station to access the satellite network within the same resource block. Then, by assuming that the satellite channels undergo shadow-Rician distribution, we derive the closed-form throughput expression of the considered system, where the effect of imperfect successive interference cancelation is taken into account. Finally, simulation results validate the effectiveness of the theoretical analysis and the superiority of our proposed scheme. Besides, the influence of typical parameters on the system performance is also revealed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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