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Enregistrement W4400447481 · doi:10.1109/jiot.2024.3420099

Joint Optimization of User Scheduling, Rate Allocation, and Beamforming for RSMA Finite Blocklength Transmission

2024· article· en· W4400447481 sur OpenAlex
Jianyue Zhu, Haijia Jin, Fang Fang, Wei Huang, Zhizhong Zhang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Science Foundation of Anhui ProvinceSoutheast UniversityNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)BeamformingJoint (building)Mathematical optimizationTransmission (telecommunications)Computer networkDistributed computingTelecommunicationsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The forthcoming wireless network promises revolutionary advancements with significantly higher peak data rates, reduced latency, and vastly improved reliability. Among pivotal technologies, the design of novel multiple access schemes, particularly rate-splitting multiple access (RSMA), holds significant importance. In this article, we focus on the joint optimization of user scheduling, rate allocation, and beamforming for downlink multiple-input single-output communication networks under RSMA finite blocklength (FBL) transmission. The difficulty of the formulated optimization problem lies on the achievable rate function with FBL transmission and the joint design of user scheduling and beamforming. In order to solve the formulated problem, we first analyze the convexity and feasibility of the achievable rate function and further provide an efficient algorithm by cooperatively using strong Lagrangian duality, the difference of convex functions programming, the big-M method, and the alternating optimization algorithm for the joint optimization process. Numerical simulations validate the effectiveness of the proposed approach, offering promising insights for the future of 6G wireless networks.

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.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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