MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2098244346 · doi:10.1109/isit.2009.5205902

Resource management in interference channels with asynchronous users

2009· article· en· W2098244346 sur OpenAlexaff
Kamyar Moshksar, Amir K. Khandani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInterference (communication)Channel (broadcasting)Computer networkUpper and lower boundsTransmission (telecommunications)Asynchronous communicationSingle antenna interference cancellationTopology (electrical circuits)TelecommunicationsMathematicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider a two-user interference channel where the users are not synchronous meaning there exists a delay between their transmitted codes. Assuming no user is aware of the location of the interference burst on its code, no interference cancellation is performed, i.e., users treat each other as noise. By the same token, the interference is no longer Gaussian as a result of the ambiguity on the start of the interference burst. We propose a stationary channel model for this setup for which we are able to derive the achievable rates based on upper and lower bounds on the mutual information between the input and output of the channel. These bounds meet each other as the code length grows to infinity. We define the outage capacity for each user as the largest transmission rate such that the outage probability is ensured to be below a certain threshold. In case the users are sharing a certain number of frequency sub-bands, we propose to divide the spectrum among the users to maximize the outage capacity for each user. We demonstrate that depending on the probabilistic parameters of the delay model and the value of the outage threshold, there are cases where the best strategy is to assign both private and common frequency sub-bands to the users.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCooperative Communication and Network CodingTravaux en français237 207