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Enregistrement W4404914955 · doi:10.1109/lcomm.2024.3510464

Efficient Codebook Design and User Scheduling for Large STAR-RIS-Aided Downlink URLLC Transmission

2024· article· en· W4404914955 sur OpenAlexafffund
Mostafa Darabi, Ata Khalili, Lutz Lampe, Robert Schober

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCodebookTelecommunications linkComputer scienceScheduling (production processes)Transmission (telecommunications)Computer networkTelecommunicationsMathematical optimizationAlgorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To ensure ultra-reliable, low-latency communications (URLLC) despite blockages, we propose using simultaneously transmitting and reflecting (STAR) reconfigurable intelligent surfaces (RISs). These surfaces can transmit and reflect signals, expanding coverage on both sides of the RIS. However, phase shifter adjustments in STAR-RIS are limited by coupling constraints. We introduce a codebook design for phase-shift adjustment that accounts for these constraints. Leveraging this design, we jointly optimize base station beamforming and STAR-RIS phase-shifting to maximize the number of admitted URLLC users in a downlink multi-user communication system. Numerical results show that the proposed STAR-RIS codebook surpasses existing designs and effectively admits more URLLC users.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,237 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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