Power Allocation and Group Assignment for Reducing Network Coding Noise in Multi-Unicast Wireless Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider physical-layer network coding (PNC) in a multi-unicast wireless cooperative network with a single relay. We aim to deal with the NC noise, i.e., an additional noise term due to applying NC, with the objective of improving the network data rate. Our approaches are based on relay power-allocation and group-allocation techniques. To this end, we provide a mathematical framework for the achievable information rate of the system with the notion of power assignment at the relay. Based on this framework, we present a novel power-allocation scheme to maximize the total information rate among all the source-destination communication sessions in the network. Further, we provide a closed-form solution for the two-unicast case. Simulation results show that the proposed relay power allocation can significantly help alleviate the adverse effects of NC noise. Next, we propose a group-allocation scheme to assign sessions to different groups for performing PNC at the relay. We combine power allocation and group allocation to further improve performance. The formulated joint optimization problem is NP-hard. Therefore, a suboptimal heuristic algorithm is proposed and implemented at the relay to solve this problem. From the simulation results, the proposed joint group assignment and power-allocation scheme achieves up to 64% overall data rate gain for the multi-unicast system compared with a single-group system with no relay power assignment. This observation shows that PNC can be efficiently harnessed in a multi-unicast cooperative network by exploiting proposed approaches.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».