Real-time 360-degree video streaming over millimeter wave communication

Le, Thanh-Tuan; Van, Dien Nguyen; Ryu, Eun‐Seok

doi:10.1109/icoin.2018.8343244

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“…Nesta subseção são apresentados os resultados do cálculo da Densidade Espectral Potência dos sistemas GFDM e OFDM com CP empregando a expressão (2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)(13)(14)(15)(16)(17). Foram feitos dois cenários de simulação do sistema GFDM de parâmetros M = N = 8 e K = 7, com G = 4 e G = 8 respectivamente.…”

Section: Resultados: Sistema Gfdm Com Cpunclassified

“…, (2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10) onde I caracteriza uma matriz identidade de dimensão (N × N). Definindo-se a matriz I MN×N = [I I I · · · I] T , a equação (2-10) pode ser expressa como:…”

Section: Modelo Matricial De Transmissão E Recepção No Sistema Gfdmunclassified

“…Cir nN x[n], (2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)(13)(14) onde Cir nN é uma matriz tal que quando multiplicada pelo vetor x[n] implementa a operação de deslocamento circular de período nN no vetor x[n]. Tendo em conta as expressões (2-14) e (2-11), é possível reescrever x G na forma matricial:…”

Section: Modelo Matricial De Transmissão E Recepção No Sistema Gfdmunclassified

“…com Z dada por (2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12). Finalmente, o vetor transmitido x G pode ser interpretado como uma multiplicação de uma matriz M de dimensão (MN × MN), pelo vetor s de tamanho (MN × 1) que contém todos os símbolos de dados transmitidos como: Após a adição do CP de comprimento G ao vetor x G as componentes complexas do vetor resultante de comprimento MN + G são transmitidas a uma taxa R s utilizando transmissão IQ e empregando um filtro de transmissão g(t).…”

Section: Modelo Matricial De Transmissão E Recepção No Sistema Gfdmunclassified

“…Com o desenvolvimento da Internet das Coisas (IoT, Internet Of Things) [3], e o contínuo crescimento da demanda pelos serviços de streaming de alta velocidade, foram necessárias modificações significativas das redes móveis, com o intuito de garantir altas velocidades e melhor flexibilidade para um maior número de usuários [4]. Atualmente não existe uma definição precisa sobre qual seria a forma de onda ideal que satisfaça eficientemente essas necessidades [5].…”

Section: Introductionunclassified

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Análise Espectral, Detecção De Sinais E Estimação De Canal Em Sistemas GFDM

PENA¹

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AgradecimentosÀ minha mãe e avó pela confiança depositada em mim quando decidi deixar meu país e meus seres amados para estudar no estrangeiro. Em destaque, a minha mãe que sempre acreditou em mim, e a minha namorada Rujaine por ter me dado forças em aqueles momentos mais difíceis e por todo o seu amor que tive presente apesar da distância.Ao meu orientador, o professor Raimundo Sampaio Neto, que tem sido exemplo como professor e pessoa, pela excelente orientação e dedicação sem as quais a realização deste trabalho não teria sido possível. Além disso, pelo tempo e esforço dedicados não só nesta dissertação de mestrado mas desde meu começo no CETUC.Ao meu co-orientador Rodrigo Pereira David por toda a ajuda, pelo apoio e as sugestões feitas para que o trabalho realizado nesta dissertação fosse feito da melhor maneira.O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior -Brasil (CAPES) -Código de Financiamento 001.Ao meu pai Ricardo e aos meus pais por afeição Pedri e Elio Victor por serem minha principal motivação, por serem o exemplo de trabalho e amor.Ao meu irmão Dairon e meu amigo Lázaro pelo apoio, pelo amor e carinho de sempre.Aos professores com que tive aulas por ter-me dado a oportunidade de crescer academicamente, em destaque, ao professor José Mauro Fortes, também exemplo como professor e pessoa, muito obrigado pela oportunidade que me deram de aprender e conhecer.Aos meus familiares, amigos e amigas por serem parte da minha vida, como: KeywordsGFDM vs OFDM; signal generation; matrix model; linear detector; detector with interference suppression; channel estimation; performance; computational complexity. PUC-Rio -Certificação Digital Nº 1713254/CA 3.1 Desempenho BER dos detectores ZF, MMSE e MF aplicados na matriz B = HM no sistema GFDM com M = 8, N = 8, K = 7 e ZF CP-OFDM (vetor de 8 símbolos) em canal AWGN (H = I), (c:1). 49 3.2 Desempenho BER dos detectores ZF, MMSE e MF aplicados na matriz B = HM no sistema GFDM com M = 16, N = 8, K = 15 e ZF CP-OFDM (vetor de 8 símbolos) em canal AWGN (H = I), (c:2). 49 3.3 Desempenho BER dos detectores ZF, MMSE e MF aplicados na matriz B = HM no sistema GFDM M = 16, N = 16, K = 15 e ZF CP-OFDM (vetor de 16 símbolos) em canal AWGN (H = I), (c:3). 50 3.4 Desempenho BER dos detectores ZF, MMSE e MF aplicados na matriz B = HM no sistema GFDM com M = 8, N = 8, K = 7, ZF CP-OFDM (vetor de 8 símbolos) e ZF CP-OFDM (vetor de 64 símbolos) em canal fixo exponencial com L = 2, (c:1). 51 3.5 Módulo dos elementos do produto M H M para os parâmetros M = 8, N = 8 (M slots de tempo e N subportadoras) e K = 7 (número de coeficientes do pulso formatador). 52 3.6 Desempenho BER dos detectores ZF, MMSE e MF aplicados na matriz B = HM no sistema GFDM com M = 8, N = 8, K = 7, ZF CP-OFDM (vetor de 8 símbolos) e ZF CP-OFDM (vetor de 64 símbolos) em canal fixo exponencial com L = 4, (c:1). 53 3.7 Desempenho BER dos detectores ZF, MMSE e MF aplicados na matriz B = HM no sistema GFDM com M = 8, N = 8, K = 7, ZF CP-OFDM (vetor de 8 símbol...

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Section: Resultados: Sistema Gfdm Com Cpunclassified

Section: Modelo Matricial De Transmissão E Recepção No Sistema Gfdmunclassified

Section: Introductionunclassified

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Análise Espectral, Detecção De Sinais E Estimação De Canal Em Sistemas GFDM

PENA¹

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Resource allocation and energy trading in the short blocklength regime for radio access networks

Cao,

Zhou,

Chen

et al. 2023

IET Communications

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With the large‐scale deployment of communication and computation units, the conventional radio access network has been gradually transformed into a sophisticated Cyber‐Physical System. Since the access network is put forward higher expectations for ultra‐reliable and low‐latency services, Short‐Packet Communications (SPC) based on Finite Blocklength Codes can be adopted to further decrease network latency and enhance communication reliability. Considering the interaction among the service provider, the network operator, and users, a three‐stage Stackelberg game is constructed to dynamically arrange communication and computation resources. In this paper, the tripartite interaction problem is modelled as a generalized Nash equilibrium problem, and the reverse induction method is employed to achieve the sub‐game equilibrium. To solve the problem of maximizing tripartite utilities, the authors propose an iterative algorithm for jointly managing resource allocation and tripartite pricing. Simulation results show that compared with the benchmark, the proposed scheme can effectively improve the utilities of users, the service provider, and the network operator and achieve a win–win situation.

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Computing Offloading Over mmWave for Mobile VR: Make 360 Video Streaming Alive

Nguyen

Ryu

2018

IEEE Access

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Real-time 360-degree video streaming over millimeter wave communication

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Análise Espectral, Detecção De Sinais E Estimação De Canal Em Sistemas GFDM

Análise Espectral, Detecção De Sinais E Estimação De Canal Em Sistemas GFDM

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