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Enregistrement W2025601618 · doi:10.1109/vtcspring.2013.6692789

Trade-Off between Spectral and Energy Efficiencies in a Fading Communication Link

2013· article· en· W2025601618 sur OpenAlexaff
Suman Khakurel, Leila Musavian, Tho Le‐Ngoc

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingNakagami distributionChannel (broadcasting)Spectral efficiencyWirelessMathematical optimizationConstraint (computer-aided design)Computer scienceEfficient energy usePower (physics)Ergodic theoryAmplifierFunction (biology)Topology (electrical circuits)MathematicsTelecommunicationsElectrical engineeringEngineeringPhysicsBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spectral efficiency (SE) is one of the key performance indicators of wireless communications, and energy efficiency (EE) is an urgent need to tackle the challenges raised by the high demands of wireless traffics and energy consumption. However, these two important design criteria conflict with each other and a careful study of their trade-off is mandatory for designing future wireless communication systems. In this paper, we introduce an optimization problem to maximize the ergodic SE of a point-to-point communication link with a constraint on its minimum ergodic EE. We prove that, at optimality, the constraint on minimum EE is met with equality, and use it to provide a closed-form expression for finding the optimal water-filling level in a Nakagami-m fading channel with integer values of m. We exploit this formulation to investigate the relationship between SE and EE as a function of circuit power, power amplifier (PA) efficiency and channel power gain. We observe that the SE and EE always contradict with each other, however, the trade-off curve is non-linear. The curve is steeper at the extremities as compared to the middle region. Hence, a small sacrifice in EE from its maximum value may map into a significant gain in SE. Our simulations show that this gain in SE is a decreasing function of the circuit power and channel power gain while an increasing function of the PA efficiency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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