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Enregistrement W2051151132 · doi:10.1109/twc.2015.2403371

Joint Spectrum Sharing and Power Allocation for OFDM-Based Two-Way Relaying

2015· article· en· W2051151132 sur OpenAlexaff
Ruhallah AliHemmati, Shahram Shahbazpanahi, Min Dong

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingRelayComputer scienceTransmitter power outputMathematical optimizationTransceiverPower (physics)Iterative methodOrthogonal frequency-division multiplexingConstraint (computer-aided design)Optimization problemWirelessAlgorithmMathematicsComputer networkTelecommunicationsChannel (broadcasting)Transmitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considering a bidirectional amplify-and-forward based multi-carrier multi-relay network, we formulate two different joint power allocation and network beamforming problems. In the first formulation, we aim to minimize the total transmit power of the network, subject to two constraints on the transceiver rates. In the second problem, our goal is to maximize the sum-rate of the two transceivers subject to a constraint on the total network transmit power. In both problems, the design parameters include the relay beamforming weights and the transceiver power allocations over all subcarriers. We propose a two-step iterative method to tackle each problem and show that each method leads to (at least) a locally optimum solution. Each iterative method alternates between solving the underlying problem for one set of variables while the other set is fixed and vice versa. Each subproblem is shown to be amenable to a computationally efficient solution. Our simulation results show the efficiency of the proposed techniques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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