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Enregistrement W4414405593 · doi:10.1109/iccworkshops67674.2025.11162341

RSMA for Reconfigurable Holographic Surface-aided Downlink Near-Field Communication

2025· article· en· W4414405593 sur OpenAlexaff
Sandeep Kumar Singh, Keshav K. Singh, Sandeep Kumar Singh, Aryan Kaushik, Trung Q. Duong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Science and Technology CouncilNational Research Foundation
Mots-clésTelecommunications linkBeamformingBase stationTransmitter power outputOptimization problemWirelessConvex optimizationConvergence (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work integrates rate-splitting multiple access (RSMA) in a reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided holographic multi-input-multi-output (MIMO) downlink wireless communication system under near-field coverage. To maximize the sum rate of the system, we jointly optimize the transmit beamforming at the Base station (BS) and passive beamforming at the RIS. We suggest an iterative solution based on alternating optimization (AO) that efficiently solves the joint optimization problem utilizing analytical tools such as the successive convex approximation. Finally, the numerical results are shown to confirm the proposed algorithm’s convergence and efficacy. Furthermore, We also highlight the impact of reflecting elements, minimum rate constraint, maximum transmit power at the BS, and number of downlink users. The dominance of RSMA over conventional multiple-access technologies such as non-orthogonal multiple access (NOMA) is also demonstrated.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,534

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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