Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Pobierz

Tytuł: Energy Efficiency in 5G Communications – Conventional to Machine Learning Approaches, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2020, nr 4

Autor:

Shahid, Muhammad Khalil ; Eyob, Aman ; Ahmed, Irfan ; Debretsion, Filmon ; Faisal, Tarig

Data wydania:

2020, nr 4

Typ zasobu:

artykuł

Opis:

Demand for wireless and mobile data is increasing along with development of virtual reality (VR), augmented reality (AR), mixed reality (MR), and extended reality (ER) applications. In order to handle ultra-high data exchange rates while offering low latency levels, fifth generation (5G) networks have been proposed. Energy efficiency is one of the key objectives of 5G networks. The notion is defined as the ratio of throughput and total power consumption, and is measured using the number of transmission bits per Joule. In this paper, we review state-of-the-art techniques ensuring good energy efficiency in 5G wireless networks. We cover the base-station on/off technique, simultaneous wireless information and power transfer, small cells, coexistence of long term evolution (LTE) and 5G, signal processing algorithms, and the latest machine learning techniques. Finally, a comparison of a few recent research papers focusing on energy-efficient hybrid beamforming designs in massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems is presented. Results show that machine learningbased designs may replace best performing conventional techniques thanks to a reduced complexity machine learning encoder

Wydawca:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy

Format:

application/pdf

Identyfikator zasobu:

ISSN 1509-4553, on-line: ISSN 1899-8852 ; oai:bc.itl.waw.pl:2153

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Język:

ang

Prawa:

Biblioteka Naukowa Instytutu Łączności

Temat i słowa kluczowe:

wireless networks 5G energy efficiency

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

27 sty 2021

Data dodania obiektu:

27 sty 2021

Liczba wyświetleń treści obiektu:

35

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://bc.itl.waw.pl/publication/2451

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Shahid, Muhammad Khalil; Debretsion, Filmon; Eyob, Aman; Ahmed, Irfan; Faisal, Tarig, Energy Efficiency in 5G Communications – Conventional to Machine Learning Approaches, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2020, nr 4 27 sty 2021

Obiekty Podobne
Instytut Łączności wobec wyzwań związanych z wdrażaniem sieci 5G w Polsce, Telekomunikacja i Techniki Informacyjne, 2018, nr 1-2

Krawiec Piotr Gajewski Mariusz Sienkiewicz Konrad Mongay Batalla Jordi Wiśniewski Piotr Latoszek Waldemar

2018, nr 1-2
artykuł
5G Is Out There: How to Ride the Market Storm and Thrive, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 2

Smith, Edward Ugolini, Mauro

2021, nr 2
artykuł
5G New Business Opportunities – New Business Models, Pricing, and Use Cases, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 2

Valdar, Andy McCarthy-Ward, Peter Newstead, Stuart Revell, Stuart

2021, nr 2
artykuł
Observation of WiMAX Radio Parameters to Enhance Spectrum Utilization in Mixed Environment, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2018, nr 1

Kliks Adrian Musznicki Bartosz Kołodziejski Michał Kowalik Karol Kryszkiewicz Paweł

2018
artykuł
Political and Economic Contexts of Implementing 5G in Poland and in Selected European Countries, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 2

Soler, Urszula

2021, nr 2
artykuł
A CPW-fed Sigma-shaped MIMO Antenna for Ka Band and 5G Communication Applications, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2018, nr 4

Anilkumar, T. Lakshman, P. Devi, G. Jyothsna Madhav, B. T. P.

2018, nr 4
artykuł
2023, nr 4, JTIT-artykuły
2023, nr 4, JTIT-artykuły
High gain WAT antenna for high band 5G system operating at 38 GHz frequency, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2023, nr 4

Przesmycki, Rafał Bugaj, Marek

2023
artykuł
2023, nr 4, JTIT-artykuły
2023, nr 4, JTIT-artykuły
Deep Learning-Powered Beamforming for 5G Massive MIMO Systems, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2023, nr 4

Bendjillali, Ridha Ilyas Bendelhoum, Mohammed Sofiane Tadjeddine, Ali Abderrazak Kamline, Miloud

2023
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Instytut Łączności – Państwowy Instytut Badawczy ul. Szachowa 1 04-894 Warszawa

Telefon

(+48) 5128 696

E-Mail

biblioteka@il-pib.pl

Odwiedź nas!

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji