Centralized and Game Theoretical Solutions of Joint Source and Relay Power Allocation for AF Relay Based Network
Notice bibliographique
Résumé
Relaying is an emerging technique for 3G/4G high bandwidth networks in order to improve the capacity of edge nodes. As the deployment cost is high, there might be a few number of relay nodes in the cell which can help the edge nodes to transmit their data. From this perspective, one of the key problems in a relay equipped node is to make decision which edge nodes to be helped and how much power need to be disseminated among them in order to maximize the system capacity. This problem is formulated as an optimization problem given individual node and total available power constraints. The objective function of the formulated problem is non-convex, and we solve this using geometric programming (GP)-based method. Since the solution of this problem is computationally expensive, we propose a low complexity suboptimal solution. Having noticed the selfless nature of the sources in the centralized solution, we also provide a game theoretical solution. Two separate Stackelberg games are required to solve this power allocation problem. Moreover, given the total power constraint, a centralized entity is necessary to connect these two games. For assigning power among the sources, the centralized entity plays the buyer level game, whereas the sources act as power sellers. On the other hand, to disseminate relay power among the sources, roles of the players are just interchanged. Besides, before staring the game, the centralized entity determines, of total power, how much is for the transmit operation of the sources and how much is for their relay operation. We show that there is a unique Stackelberg Equilibrium (SE) for both games under certain convergence condition. Finally, the proposed game theoretical solution can achieve comparable performance in terms of resource allocation with the centralized optimal one.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».