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Enregistrement W7000972037

Implementation of New Multiple Access Technique Encoder for 5G Wireless Telecommunication Networks

2017· other· fr· W7000972037 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2017
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPolytechnique Montréal
Mots-clésWi-FiResilience (materials science)VirtualizationWireless lan
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To my family and beloved ones… For making my earlier heaven more wonderful each day by being who they are For their endless love, support and encouragement v RÉSUMÉ Les exigences de la connectivité mobile massive de différents appareils et de diverses applications déterminent les besoins des prochaines générations de technologies mobiles (5G) afin de surmonter les demandes futures.L'expansion significative de la connectivité et de la densité du trafic caractérisent les besoins de la cinquième génération de réseaux mobiles.Par conséquent, pour la 5G, il est nécessaire d'avoir une densité de connectivité beaucoup plus élevée et une plus grande portée de mobilité, un débit beaucoup plus élevé et une latence beaucoup plus faible.En raison de l'exigence d'une connectivité massive, de nombreuses nouvelles technologies doivent être améliorées: le codage des canaux, la technique d'accès multiple, la modulation et la diversité, etc. Par conséquent, compte tenu de l'environnement 5G, surcoût de signalisation et de la latence devrait être pris en compte [1].En outre, l'application de la virtualisation des accès sans fil (WAV) devrait également être considérée et, par conséquent, il est également nécessaire de concevoir la plate-forme matérielle prenant en charge les nouvelles normes pour la mise en œuvre des émetteurs-récepteurs virtuels.L'une des nouvelles technologies possibles pour la 5G est l'accès multiple pour améliorer le débit.Par conséquent, au lieu d'OFDMA utilisé dans la norme LTE (4G), l'application d'une nouvelle technique d'accès multiple appelée Sparse Code Multiple Access (SCMA) est investiguée dans cette dissertation.SCMA est une nouvelle technique d'accès multiple non orthogonale du domaine fréquentiel proposée pour améliorer l'efficacité spectrale de l'accès radio sans fil [2].L'encodage SCMA est l'un des algorithmes les plus simples dans les techniques d'accès multiple qui offre l'opportunité d'expérimenter des méthodes génériques de mise en œuvre.En outre, la nouvelle méthode d'accès multiple est supposée fournir un débit plus élevé.Le choix du codage SCMA avec moins de complexité pourrait être une approche appropriée.La cible fixée pour cette recherche était d'atteindre un débit d'encodage de plus de 1 Gbps pour le codeur SCMA.Les implémentations de codage SCMA ont été effectuées à la fois en logiciel et en matériel pour permettre de les comparer.Les implémentations logicielles ont été développées avec le langage de programmation C. Parmi plusieurs conceptions, la performance a été améliorée en utilisant différentes méthodes pour augmenter le parallélisme, diminuer la complexité de calcul et par conséquent le temps de traitement.Les résultats de la mise en œuvre logicielle ont permis d'atteindre un débit de 3,59 Gbps, soit 3,5 fois plus que le débit cible.vi Pour la mise en œuvre matérielle, une synthèse de haut niveau a été expérimentée.Pour ce faire, les fonctions et les bancs de test exprimés en langage C et développés pour les implémentations logicielles ont été utilisées comme entrées pour Vivado HLS.En ce qui concerne les caractéristiques de la conception réalisée avec Vivado HLS, cet outil est guidé par un ensemble de contraintes et directives appliquées aux modèles pour obtenir les meilleurs résultats.L'exploitation des contraintes et directives a permis d'obtenir des mises en œuvre performantes.Les meilleurs résultats de synthèse obtenus ont produit un encodage à 8 Gbps, soit 8 fois plus que le débit cible.En dépit du fait que la principale préoccupation de la mise en œuvre du codage SCMA est d'avoir un débit plus élevé, afin de déterminer les meilleurs résultats d'implémentations matérielles, La complexité de la zone a également été considérée.Par conséquent, la meilleure conception a été choisie en fonction de l'analyse de type Aire×Temps.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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
Publié2017
Routes d'admission1
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