User-Centric Multi-Dimensional Modulation for Receiver Operational Cost Minimization in Non-Orthogonal Domains
Notice bibliographique
Résumé
The perpetual efforts in supporting ever-growing QoS requirements have brought new challenges in 5G advanced and 6G networks such as increased spatial channel correlation, large delaydoppler spread, higher carrier frequency offset, and more complex multi-path signals. As a result, the orthogonality among spatial, time-frequency, and delay-doppler domain radio resources is often destroyed leading to non-orthogonal radio resources a common paradigm for modulation in next-generation networks. Such non-orthogonality degrees have become both transmitter-receiver pair specific and domain specific due to diverse channel conditions perceived by the UE involved. Furthermore, the operational cost of restoring orthogonality and demodulation varies across domains due to different synchronization and interference cancelation capabilities of receiver in different domains. To tackle these issues, we propose user-centric multi-dimensional modulation (UC-MDM) aiming to minimize receiver costs while supporting necessary data rates. Our situation-aware, cost-conscious UC-MDM optimizes resource separation across spatial, time-frequency, and delay-doppler domains, utilizing optimal resource combinations through multidimensional modulation in either spatial-time-frequency or spatial-delay-doppler domains. Simulation results under simultaneously varied domain specific non-orthogonality degrees validate that UC-MDM achieves required data rate with less operational cost from user-device compared to MIMO-OFDM and MIMO-OTFS systems.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».