Power Allocation and Group Assignment for Reducing Network Coding Noise in Multi-Unicast Wireless Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle