Sum-Rate Maximization in the Multicell MIMO Multiple-Access Channel with Interference Coordination
Notice bibliographique
Résumé
This paper is concerned with the maximization of the weighted sum-rate (WSR) in the multicell MIMO multiple access channel (MAC). We consider a multicell network operating on the same frequency channel with multiple mobile stations (MS) per cell. Assuming the interference coordination mode in the multicell network, each base-station (BS) only decodes the signals for the MSs within its cell, while the inter-cell transmissions are treated as noise. Nonetheless, the uplink precoders are jointly optimized at MSs through the coordination among the cells in order to maximize the network weighted sum-rate (WSR). Since this WSR maximization problem is shown to be nonconvex, obtaining its globally optimal solution is rather computationally complex. Thus, our focus in this work is on low-complexity algorithms to obtain at least locally optimal solutions. Specifically, we propose two iterative algorithms: one is based on successive convex approximation and the other is based on iterative minimization of weighted mean squared error. Both solution approaches shall then reveal the structure of the optimal uplink precoders. In addition, we also show that the proposed algorithms can be implemented in a distributed manner across the coordinated cells. Simulation results show a significant improvement in the network sum-rate by the proposed algorithms, compared to the case with no interference coordination.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».