MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4383890152 · doi:10.1109/mcom.003.2300078

Multi-Band Wireless Networks: Architectures, Challenges, and Comparative Analysis

2023· article· en· W4383890152 sur OpenAlexaff
Mohammad Amin Saeidi, Hina Tabassum, Mohamed‐Slim Alouini

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Magazine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMolecular Communication and Nanonetworks
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkPhysical layerWirelessVisible light communicationTransmission (telecommunications)PHYSoftware deploymentTelecommunicationsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the vision of multi-band communication networks (MBN) in 6G, where optical and terahertz (THz) transmissions will coexist with the conventional radio frequency (RF) spectrum. Wel first pin-point the fundamental challenges in MBN architectures at the PHYsical (PHY) and Medium Access (MAC) layer, such as unique channel propagation and estimation issues, user offloading and resource allocation, multi-band transceiver design and antenna systems, mobility and handoff management, backhauling, and so on. We then perform a quantitative performance assessment of the two fundamental MBN architectures, that is, stand-alone MBN and integrated MBN, considering critical factors like achievable rate and capital/operational deployment cost. Our results show that stand-alone deployment is prone to higher capital and operational expenses for a predefined data rate requirement. Stand-alone deployment, however, offers flexibility and enables controlling the number of access points in different transmission bands. In addition, we propose a molecular absorption-aware user offloading metric for MBNs and demonstrate its performance gains over conventional user offloading schemes. Finally, open research directions are presented.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Communications MagazineMême sujetMolecular Communication and NanonetworksTravaux en français237 207