On Achievable SNR Region for Multi-User Multi-Carrier Asynchronous Bidirectional Relay Networks
Notice bibliographique
Résumé
We study the problem of obtaining achievable signal-to-noise ratio (SNR) region and the corresponding rate region for an asynchronous bidirectional multi-carrier relay network which consists of two transceivers and multiple relays. We assume that each relaying path, corresponding to each relay, causes a delay in the signal transmitted by one of the transceivers when this signal goes through that relay and arrives at the other transceiver. This delay depends on the distance traveled by the signal. Hence, different relaying paths incur different delays in the signal time of arrival at each of the two transceivers. In our data model, we take into account that these delays are different for different relaying paths. Assuming distributed beamforming at the relays and power control at the transceivers, we characterize the achievable SNR region and the corresponding rate region for this network. Such a characterization is performed when each subcarrier is used to enable bidirectional communication between several outer transceivers. To do so, we present our optimization framework and examine its structure, thereby showing how it can be solved. We prove that for the case where the rates over different subcarriers at each transceiver are constrained to be equal, our approach leads to semi-closed-form solutions for the relay beamforming weights and transceivers' subcarrier powers and for the boundaries of the SNR region.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».