<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://www.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>
Se están investigando varias arquitecturas nuevas para las redes de acceso de radio en la nube, asumiendo distintas divisiones de funcionalidad entre los elementos de la red. En consecuencia, la investigación sobre la compresión de datos de radio para el fronthaul se basa en supuestos que corresponden a una amplia variedad de compensaciones entre la velocidad de datos, la distorsión de la señal, la latencia y el costo computacional. Esta carta describe un método para la compresión de señal punto a punto de enlace descendente LTE basado en la predicción lineal y la codificación Huffman, que es adecuado para unidades de codificación y decodificación de bajo costo con estrictas restricciones en el consumo de energía. El método propuesto puede funcionar con varios factores de compresión, como 3.3:1 a un EVM promedio de 0.9%, o 4:1 a un EVM promedio de 2.1%.
Plusieurs nouvelles architectures sont à l'étude pour les réseaux d'accès radio en nuage, en supposant des répartitions distinctes des fonctionnalités entre les éléments du réseau. Par conséquent, la recherche sur la compression des données radio pour le fronthaul est basée sur des hypothèses qui correspondent à une grande variété de compromis entre le débit de données, la distorsion du signal, la latence et le coût de calcul. Cette lettre décrit un procédé de compression de signal point à point de liaison descendante LTE basé sur la prédiction linéaire et le codage de Huffman, qui convient aux unités de codage et de décodage à faible coût avec des restrictions strictes sur la consommation d'énergie. La méthode proposée peut fonctionner à divers facteurs de compression, tels que 3,3:1 à une EVM moyenne de 0,9 %, ou 4:1 à une EVM moyenne de 2,1 %.
Several new architectures are under investigation for cloud radio access networks, assuming distinct splits of functionality among the network elements. Consequently, the research on radio data compression for the fronthaul is based on assumptions that correspond to a wide variety of tradeoffs among data rate, signal distortion, latency, and computational cost. This letter describes a method for LTE downlink point-to-point signal compression based on linear prediction and Huffman coding, which is suitable for low cost encoding and decoding units with stringent restrictions on power consumption. The proposed method can work at various compression factors, such as 3.3:1 at an average EVM of 0.9%, or 4:1 at an average EVM of 2.1%.
تخضع العديد من البنى الجديدة للتحقيق في شبكات الوصول اللاسلكي السحابية، بافتراض وجود انقسامات وظيفية متميزة بين عناصر الشبكة. وبالتالي، يعتمد البحث في ضغط البيانات الراديوية للجبهة على افتراضات تتوافق مع مجموعة واسعة من المقايضات بين معدل البيانات وتشويه الإشارة والكمون والتكلفة الحسابية. تصف هذه الرسالة طريقة لضغط إشارة الوصلة الهابطة LTE من نقطة إلى نقطة بناءً على التنبؤ الخطي وترميز هوفمان، وهو مناسب لوحدات الترميز وفك التشفير منخفضة التكلفة مع قيود صارمة على استهلاك الطاقة. يمكن أن تعمل الطريقة المقترحة في عوامل ضغط مختلفة، مثل 3.3:1 عند متوسط إدارة القيمة المكتسبة بنسبة 0.9 ٪، أو 4:1 عند متوسط إدارة القيمة المكتسبة بنسبة 2.1 ٪.
Telecommunications link, Artificial intelligence, Integration of 5G with Broadcasting Systems, LTE signal compression, Real-time computing, Engineering, Huffman coding, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Media Technology, Cloud Transmission, Channel Estimation, Electrical and Electronic Engineering, Encoding (memory), Iterative Decoding, Computer network, Next Generation 5G Wireless Networks, Computer science, Algorithm, LPC, Data compression, Physical Sciences, C-RAN, Fronthaul, Decoding methods, Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing
Telecommunications link, Artificial intelligence, Integration of 5G with Broadcasting Systems, LTE signal compression, Real-time computing, Engineering, Huffman coding, FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Media Technology, Cloud Transmission, Channel Estimation, Electrical and Electronic Engineering, Encoding (memory), Iterative Decoding, Computer network, Next Generation 5G Wireless Networks, Computer science, Algorithm, LPC, Data compression, Physical Sciences, C-RAN, Fronthaul, Decoding methods, Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 20 | |
popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Top 10% | |
influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Top 10% | |
impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Top 10% |