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Enregistrement W4386973824 · doi:10.1109/lwc.2023.3318432

Performance of OTFS-NOMA Scheme for Coordinated Direct and Relay Transmission Networks in High-Mobility Scenarios

2023· article· en· W4386973824 sur OpenAlexaff
Yao Xu, Zhen Du, Weijie Yuan, Shaobo Jia, Victor C. M. Leung

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePAPR reduction in OFDM
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesStartup Foundation for Introducing Talent of Nanjing University of Information Science and TechnologyNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceNomaRelayTransmission (telecommunications)Topology (electrical circuits)Outage probabilityInterference (communication)Transformation (genetics)Electronic engineeringAlgorithmComputer networkDecoding methodsMathematicsTelecommunicationsTelecommunications linkEngineeringFadingPower (physics)Channel (broadcasting)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter proposes an orthogonal time frequency space (OTFS) modulation based non-orthogonal multiple access (NOMA) scheme for the coordinated direct and relay transmission system, where a source communicates directly with a nearby mobile user, and serves a distant user with high-mobility relying on the relaying assistance. However, the coexistence of signal superposition coding and multi-domain transformation presents a challenge in measuring the performance of OTFS-based NOMA from a theoretical perspective. To accurately evaluate the system performance of the proposed scheme, we derive the closed-form expressions for the outage probability and outage sum rate using the inversion formula and characteristic function under both perfect SIC and imperfect SIC. Numerical results verify the performance superiority and the effectiveness of the proposed scheme.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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