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Enregistrement W2100655507 · doi:10.1109/tpds.2013.206

Optimal Transmission Scheduling of Cooperative Communications with a Full-Duplex Relay

2013· article· en· W2100655507 sur OpenAlexaff
Peng Li, Song Guo, Weihua Zhuang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFull-Duplex Wireless Communications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRelayScheduling (production processes)WirelessDuplex (building)Transmission (telecommunications)LinearizationMathematical optimizationComputer networkNonlinear systemTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most existing research studies in cooperative communication are based on a half-duplex assumption. Motivated by recent successes in hardware implementation of wireless full-duplex transmission, we propose a full-duplex cooperative communication (FDCC) approach to maximize the minimum transmission rate among a set of users to a common destination with the help of a dedicated relay. Under the consideration of hardware cost, only the relay node requires full-duplex wireless equipment in our design. We derive the achievable transmission rate for the proposed FDCC scheme under both amplify-and-forward (AF) and decode-and-forward (DF) modes. Further, as the transmission scheduling of users plays a critical role in determining the achievable transmission rate in FDCC, we formulate the max-min rate scheduling problem as a nonconvex mixed integer nonlinear programming (MINLP) problem. By applying linearization and convex approximation techniques, we propose an optimal algorithm based on a branch-and-bound framework to solve the problem efficiently. Extensive simulation results show that FDCC can significantly improve the transmission rate as compared with direct transmission and half-duplex cooperative communication (HDCC).

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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