An opportunistic subcarrier allocation algorithm based on cooperative coefficient for OFDM relaying systems
Notice bibliographique
Résumé
The downlink subcarrier allocation in a cooperative multiuser system with an amplify-and-forward relaying is studied for OFDM systems. We use the cooperation coefficient (Γ) from the literature as a basis for subcarrier allocation. Mean of the coefficient is first derived for Rayleigh faded channel. Then, a well known subcarrier allocation algorithm namely Max-Min is modified to make use of Γ. In this algorithm, the base station (BS) allocates the subcarriers to the users based on the combination of the direct and weighted indirect subcarrier gains. How to weigh the indirect path depends on the amount of information about Γ available at BS. Three different scenarios, each with varying level of implementation complexity, are considered: (a) knowledge of the instantaneous Γ at BS, (b) knowledge of the mean of Γ at BS, and (c) an estimate of the mean of Γ at BS. Finally, the performance of the Γ-modified Max-Min algorithm is evaluated for the three scenarios using Monte-Carlo simulation. It is shown that (i) the proposed algorithm outperforms the non-cooperative counterpart in terms of total throughput, (ii) the throughput gain moderates with larger group size showing the group diversity behavior in opportunistic communication and (iii) using the mean of the coefficient, instead of instantaneous coefficient, in cooperative subcarrier allocation provides comparable performance in Rayleigh faded channel environment, giving implementation advantage to the mean-based implementation of the Γ-modified Max-Min algorithm.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».