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Enregistrement W4417284708 · doi:10.1109/pimrc62392.2025.11275435

Achievable Rate of RIS-Assisted Short-Packet Communication with Receive Diversity: A Random Matrix Theory Analysis

2025· article· W4417284708 sur OpenAlexaff
Aritra Basu, Mohsen Naseri, Sonia Aı̈ssa, Leila Musavian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetric (unit)Performance metricRandom matrixKey (lock)Matrix (chemical analysis)Communications systemControl theory (sociology)Power (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the average achievable rate of reconfigurable intelligent surface (RIS) assisted point-to-point short-packet communication with multiple-antenna reception. First, using a random matrix theory based approach, closed-form upper bounds for the system’s average achievable rate are obtained for two asymptotic regimes: high and low transmit powers. Detailed performance analysis and insights based on the rate metric are provided. Then, a metric for quantifying the potential deterministic behavior of the system’s channels, specifically in the short-packet regime under consideration, is proposed. The hardening is studied, and key insights are provided, including the impact of the finite blocklength on the average achievable rate of the system, particularly for small numbers of receive antennas and in the high transmit power regime. The practical application of the hardening metric from a system design viewpoint is also discussed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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