Joint Design of Multiple Non-Regenerative MIMO Relaying Matrices With Power Constraints
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the joint design of multiple non-regenerative multiple-input multiple-output (MIMO) relaying matrices, with the purpose of minimizing the mean square error (MSE) between the transmitted signals from the source and the received signals at the destination. Two types of constraints on the transmit power of the relays are considered separately: 1) a weighted sum power constraint, and 2) per-relay power constraints. As opposed to using general-purpose interior-point methods, we exploit the inherent structure of the problems to develop more efficient algorithms. Under the weighted sum power constraint, the optimal solution is expressed as a function of a Lagrangian parameter. By introducing a complex scaling factor at the destination, we derive a closed-form expression for this parameter, thereby avoiding the need to solve an implicit nonlinear equation numerically. Under the per-relay power constraints, the optimal solution is the same as that under the weighted sum power constraint if particular weights are chosen. We then propose an iterative power balancing algorithm to compute these weights. In addition, under both types of constraints, we investigate the joint design of a MIMO equalizer at the destination and the relaying matrices, using block coordinate descent or steepest descent. The bit-error rate (BER) simulation results demonstrate that all the proposed designs, under either type of constraints, with or without the equalizer, perform much better than previous methods.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».