Notice bibliographique
Résumé
Spectrum optimization is an important part of the design of interference-limited multiuser communication systems. While traditional water-filling provides a closed-form solution to the transmit optimization problem in a single-user system, the multiuser version of the problem often leads to nonconvex problem formulations which are difficult to solve. Motivated by high-speed parallel-link and digital subscriber line applications, this paper investigates two practical multiuser settings in which global or local optimal solutions to the multiuser spectrum optimization problems can be found efficiently. The first part of this paper considers a high-speed transmission system in which practical (but suboptimal) minimum-mean-squared-error linear equalizers (MMSE-LEs) are used at the receiver. The optimal single-user transmit spectrum in this case involves a modified water-filling solution. Surprisingly, such a modified water-filling spectrum can be shown to be near-optimal in a multiuser setting as well, if the direct-link and the crosstalk characteristics are symmetric and if crosstalk is reasonably small. Thus, for practical parallel-link systems using MMSE linear equalizers, the optimal single-user and multiuser spectra are nearly identical. The second part of this paper considers numerical techniques for solving a nonconvex multiuser rate maximization problem for digital subscriber line applications. A new ingredient in the proposed approach is a taxation scheme that takes into account the effect of interference between neighboring lines. This leads to a modified iterative water-filling algorithm which is capable of finding local optimum solutions to the multiuser spectrum optimization problem efficiently.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».