On the capacity of Pairwise Collaborative Networks
Notice bibliographique
Résumé
We derive expressions for the achievable rate region of a collaborative coding scheme in a two-transmitter, two-receiver pairwise collaborative network (PCN) where one transmitter and receiver pair, namely relay pair, assists the other pair, namely the source pair, by partially decoding and forwarding the transmitted message to the intended receiver. The relay pair provides such assistance while handling a private message. We assume that users can use the past channel outputs and can transmit and receive at the same time and in the same frequency band. In this collaborative scheme, the transmitter of the source pair splits its information into two independent parts. Ironically, the relay pair employs the decode and forward coding to assist the source pair in delivering a part of its message and re-encodes the decoded message along with private message, which is intended to the receiver of the relay pair, and broadcasts the results. The receiver of the relay pair decodes both messages, retrieves the private message, re-encodes and transmits the decoded massage to the intended destination. We also characterize the achievable rate region for Gaussian PCN. Finally, we provide numerical results to study the rate trade off for the involved pairs. Numerical result shows that the collaboration offers gain when the channel gain between the users of the relay pair are strong. It also shows that if the channel conditions between transmitters or between the receivers of the relay and source pairs are poor, such a collaboration is not beneficial.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».