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Enregistrement W2070506636 · doi:10.1109/glocom.2012.6504022

Power allocation/beamforming for DF MIMO two-way relaying: Relay and network optimization

2012· article· en· W2070506636 sur OpenAlexaff
Jie Gao, Jianshu Zhang, Sergiy A. Vorobyov, Hai Jiang, Martin Haardt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayBeamformingMaximizationComputer scienceMIMOMathematical optimizationBroadcasting (networking)Optimization problemPower (physics)Channel (broadcasting)TelecommunicationsComputer networkMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of sum-rate maximization with minimum power consumption is studied for a decode-and-forward (DF) multiple-input multiple-output (MIMO) two-way relaying system consisting of two sources and one relay. Two scenarios are investigated. In the first scenario, the relay optimizes its own power allocation/beamforming strategy given that the strategies of the sources maximize the sum-rate of the multiple-access channel (MAC) phase. In the second scenario, the relay and the sources jointly optimize their power allocation/beamforming strategies over both the MAC and broadcasting (BC) phases. The considered problem of sum-rate maximization with minimum power consumption is shown to be nonconvex in both scenarios. For the first scenario, an algorithm is proposed to find the optimal strategy of the relay. For the second scenario, the sources and the relay find their strategies either through transferring the original nonconvex problem into corresponding convex problems or using a proposed low-complexity algorithm. Simulation results demonstrate the performance of proposed algorithms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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