Decentralized beamforming for multi-carrier asynchronous bi-directional relaying networks
Notice bibliographique
Résumé
We consider an asynchronous two-way relay network, where multiple asynchronous relays cooperate to establish a connection between two transceivers. In such an asynchronous relay network, a certain signal path (originating from one transceiver and going through a certain relay) introduces a propagation and/or relaying delay to the corresponding relayed signal. We assume that such delays are different for different signal paths which correspond to different relays. Based on this model, the end-to-end communication link can be viewed as a multi-path channel, and thus, it can cause inter-symbol-interference (ISI) at the two transceivers when the data rate is sufficiently high. To tackle such an ISI, the two transceivers are herein assumed to employ orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) technology. The relays however use amplify-and-forward relaying to materialize a distributed beamforming scheme. For such a communication scheme, we use a max-min fair design approach to optimally obtain the relay beamforming weights and the transceivers' subcarrier powers such that the smallest subcarrier signal-to-noise ratio (SNR) ismaximized under a total power budget. Furthermore, we prove that this approach (which has been shown to equivalent to a SNR balancing scheme) leads to certain relay selection solution. We then present a semi-closed-form solution to obtain the relay beamforming weights and the associated maximum balanced SNR. Simulation results show that the performance of this solution is superior to an equal power allocation approach, where all relays and two transceivers consume the same level of power.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».