MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2034232732 · doi:10.1109/isit.2013.6620494

On optimal online power policies for energy harvesting with finite-state Markov channels

2013· article· en· W2034232732 sur OpenAlexaff
Masoud Badiei Khuzani, Hamidreza Ebrahimzadeh Saffar, Ehsan Haj Mirza Alian, Patrick Mitran

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingMarkov processChannel (broadcasting)Computer scienceErgodicityMathematical optimizationMarkov chainThroughputFinite stateErgodic theoryChannel state informationEnergy harvestingWirelessApplied mathematicsEnergy (signal processing)MathematicsComputer networkTelecommunicationsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the problem of continuous-time energy harvesting in communication systems operating over fading wireless channels. We model the fading as a finite-state continuous-time Markov process, and the battery dynamics as a storage dam process with reflecting boundary conditions. We describe a set of necessary conditions for the ergodicity of the dam process. Followed by these conditions, we establish an upper bound on the ergodic channel throughput. We further determine some structure for good transmission power policies based on a throughput maximization problem. Specifically, using calculus of variations techniques, we derive Euler-Lagrange equations as a necessary condition for optimal power policies. In the case of a Markov channel with two channel states (i.e. Gilbert-Elliot channel), we characterize power policies by solving these equations numerically.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEnergy Harvesting in Wireless NetworksTravaux en français237 207