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Enregistrement W4402661218 · doi:10.1109/tbc.2024.3434731

Next-Gen Satellite System: Integrative Non-Orthogonal Broadcast and Unicast Services Based on Innovative Frequency Reuse Patterns

2024· article· en· W4402661218 sur OpenAlexaff
Weixiao Meng, Cheng Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Broadcasting · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesChongqing Municipal Key Laboratory of Institutions of Higher EducationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésUnicastReuseMultimedia Broadcast Multicast ServiceFrequency reuseTelecommunicationsComputer scienceDigital Video BroadcastingSatelliteSatellite systemCommunications satelliteDigital audio broadcastingSingle-frequency networkComputer networkBroadcasting (networking)Satellite broadcastingMulticastEngineeringGlobal Positioning SystemGNSS applicationsTransmission (telecommunications)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The multibeam satellite system is crucial for providing seamless and various information services, such as broadcast and unicast messages. However, catering to the burgeoning number of users within a limited spectrum of resources presents formidable challenges. Therefore, we devise the non-orthogonal broadcast and unicast (NOBU) joint transmission framework using rate-splitting multiple access (RSMA), which leverages non-orthogonal transmission and precoding strategies. Furthermore, amalgamating traditional precoding with frequency reuse techniques, we propose two novel distributed frequency reuse (DFR) and centralized frequency reuse (CFR) strategies. Taking satellite beam gain characteristics and interference tolerance threshold into consideration, we further propose another two expansions of DFR and CFR strategies with innovative inner and outer divisions. For the NOBU joint transmission based on four novel frequency reuse patterns, we maximize the weighted sum rate (WSR). Subsequently, we introduce an improved alternating optimization algorithm, adept at converting intricate non-convex problems into tractable convex counterparts. Simulation outcomes demonstrate that our proposed schemes have significant improvements in WSR performance and are promising for various practical applications.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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