Time and power scheduling in an ad hoc network with bidirectional relaying and network coding
Notice bibliographique
Résumé
Network coding NC is a technique that allows intermediate nodes to combine the received packets from multiple links and forwarded to subsequent nodes. Compared with pure relaying, using NC in a wireless network, one can potentially improve the network throughput, but it increases the complexity of resource allocations as the quality of one transmission is often affected by the transmission conditions of multiple links. In this paper, we consider an ad hoc network, where all the links have bidirectional communications, and a relay node forwards traffic between the source and the destination nodes using NC. All transmissions share the same frequency channel, and simultaneous transmissions cause interference to each other. We consider both digital NC and analog NC strategies, referred to as DNC and ANC, respectively, and schedule transmission time and power of the nodes in order to maximize the overall network throughput. For DNC, an optimum scheduling is formulated and solved by assuming that a central controller is available to collect all the link gain information and make the scheduling decisions. Distributed scheduling schemes are proposed for networks using DNC and ANC. Our results indicate that the proposed scheduling scheme for DNC achieves higher throughput than pure relaying, and the scheduling scheme for ANC can achieve higher throughput than both DNC and pure relaying under certain conditions. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».