Receiver Algorithms for Satellite-Terrestrial ISAC-RIS Systems
Notice bibliographique
Résumé
The concept of integrating satellite and terrestrial wireless networks has emerged in recent years as one of the focal points for addressing the high demand for global connectivity. Meanwhile, integrated sensing and communication (ISAC) and reconfigurable intelligent surfaces (RISs) have been studied to enable some of the applications future wireless networks are envisioned to support. To reflect these recent research directions, this paper proposes a satellite-terrestrial integrated network (STIN) model, which comprises an uplink terrestrial ISAC-RIS scenario and a downlink satellite transmission to the ISAC base station. Based on the system model, a mathematical formulation is provided to characterize the communication symbol detection and target estimation problems. Further, the maximum likelihood (ML) detection algorithm is proposed to jointly detect the symbols transmitted by the terrestrial user equipment and satellite. In an interference cancellation scheme, the reflection coefficients of the ISAC target are estimated after symbol detection using the minimum mean-squared error estimation (MMSE) method. The computational complexities of ML and MMSE algorithms are analyzed in terms of the number of real additions and real multiplications involved in their operations. Finally, Monte Carlo simulations are presented to support the findings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».