MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401540671 · doi:10.1109/infocomwkshps61880.2024.10620863

Adaptive Cooperation Rate-Splitting Multiple Access for Integrated Satellite-Terrestrial Network

2024· article· en· W4401540671 sur OpenAlexaff
Zhiqiang Li, Shuai Han, Cheng Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceSatelliteSatellite broadcastingCommunications satelliteComputer networkRemote sensingGeographyEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the integrated satellite-terrestrial network (ISTN), which has become a trend in communication development. Since terminals share the same spectrum resources in ISTN, satellite and terrestrial base station jointly provide information service. To manage multiple access interference and provide seamless information, we propose the adaptive cooperation rate-splitting multiple access (AC-RSMA), which has flexible multiple access modes and robust interference management ability. In the AC-RSMA scheme, the satellite adaptively adjusts the level of assistance to the terrestrial base station according to actual needs. Furthermore, we formulate the joint optimization problem to improve the max-min rate. To address the non-convex optimization problem, we introduce an improved alternating optimization algorithm based on weighted minimum mean square error. Simulation results verify that the AC-RSMA scheme has obvious advantages over other baseline schemes.

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)0,001
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 enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSatellite Communication SystemsTravaux en français237 207