A Semi-Closed-Form Solution to Optimal Distributed Beamforming for Two-Way Relay Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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 <etal xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"/> , where the gradient dimension reflects the number of relays.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle