Rate Maximization Based Power Allocation and Relay Selection With IRI Consideration for Two-Path AF Relaying
Notice bibliographique
Résumé
We consider the power allocation and relay selection for rate maximization in a two-path amplify-and-forward (AF) relay network with inter-relay interference (IRI) consideration. We first investigate the power allocation with only a pair of relays under both the individual and global power constraints. To find the global optimum solution to this nonconvex problem, we develop a three-step approach using the rate-profiling technique together with a reformulation of the sum-rate maximization problem as a set of power-minimization geometric programming problems (GPPs). For reduced complexity, we further convert the optimization problem into a set of GPPs in a single-step by using a high signal-to-interference-plus-noise ratio approximation. Next, we consider the relay pair selection and propose an algorithm in which the achievable rate of each pair of relays with the proposed power allocation is compared. This selection criterion outperforms the conventional selection scheme in terms of the achievable rate. We further propose two low-complexity selection criteria for low and moderate IRI. For moderate IRI, the ratio of the source-relay and relay-destination channel power product to the square of inter-relay channel power can be used for relay selection to achieve a performance close to that of the selection based on the proposed power allocation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».