A Semi-Closed-Form Solution to Optimal Distributed Beamforming for Two-Way Relay Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this correspondence, we present a computationally simple semi-closed-form solution to the problem of designing distributed beamformer for two-way (bi-directional) multi-relay networks. In such a network, the relay nodes use amplify-and-forward relaying protocol to help two transceivers exchange information in a bidirectional manner. We consider a total power minimization approach to optimally find the relay beamforming weights and the transceiver transmit powers. This approach is based on the minimization of the total transmit power, consumed in the whole network, subject to SNR constraints at the two transceivers. We show that as far as the relay beamforming weight vector is concerned, this minimization problem is equivalent to the minimization of the total transmit power for a one-way relay network where the target SNR of the receiving transceiver is equal to the sum of the target SNRs of the two transceivers in the original two-way relay network. Based on this observation, we show that the relay beamforming weight vector can be obtained in a closed from given that an intermediate parameter, namely the transmit power of the transmitter in the equivalent one-way relay network, is available. This intermediate parameter is shown to be the solution to a one-dimensional optimization problem, and thus, it can be obtained using a simple bisection method. Our semi-closed-form solution not only reveals the structure of the optimal beamforming weight vector, but also leads to a one-dimensional search regardless of the number of relays. This provides the computational advantage over the gradient based numerical method of Havary-Nassab, where the gradient dimension reflects the number of relays.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».