MIMO Transmission Control in Fading Channels—A Constrained Markov Decision Process Formulation With Monotone Randomized Policies
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
This paper addresses the optimal power and rate allocation control in multiple-input multiple-output (MIMO) wireless systems over Markovian fading channels. The problem is posed as an infinite horizon average-cost constrained Markov decision process (CMDP) with the goal of minimizing the average transmission power subject to delay constraints. By using a Lagrangian formulation of the CMDP, we use the concepts of stochastic dominance, submodularity, and multimodularity to prove that the optimal randomized policies are monotone. Three important structural results on the nature of the optimal randomized policies are derived. First, we show that the action space can be exponentially reduced by decomposing the rate allocation problem into bit-loading problem across individual antennas and the total rate allocation based on the current buffer occupancy and channel state. Second, we show that the optimal rate allocation policy is a randomized mixture of two pure policies that are monotonically increasing in the buffer occupancy. Finally, we show that the optimal power allocation is piecewise linear in the delay constraint. These three structural results can be exploited to devise efficient online reinforcement learning algorithms for optimal rate allocation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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