Compute-and-Forward: Optimization Over Multisource–Multirelay Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate a multisource multicast network with the aid of an arbitrary number of relays, where it is assumed that no direct link is available at each S-D pair. The aim is to find the fundamental limit on the maximal common multicast throughput of all source nodes if resource allocations are available. A transmission protocol employing the relaying strategy, i.e., compute-and-forward (CPF), is proposed. We also adjust the methods in the literature to obtain the integer network-constructed coefficient matrix (i.e., a naive method, a local optimal method, and a global optimal method) to fit the general topology with an arbitrary number of relays. Three transmission scenarios are addressed. The first scenario is delay-stringent transmission, where each message must be delivered within one slot. The second scenario is delay-tolerant transmission where no delay constraint is imposed. The associated optimization problems to maximize the short- and long-term common multicast throughputs are formulated and solved, and the optimal allocation of power and time slots are presented. The third case (a general N-slot-delay-tolerant scenario) is also discussed, and a suboptimal algorithm is presented. Performance comparisons show that the CPF strategy outperforms conventional decode-and-forward (DF) strategy. It is also shown in the simulation that with more relays, the CPF strategy performs even better due to the increased diversity. Finally, by simulation, it is observed that, with CPF, the N-slot-delay-constraint case can perform close to that of the delay-tolerant case in terms of throughput, given that N is relatively large.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».