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Enregistrement W2140973464 · doi:10.1109/wcnc.2008.183

Linear Multiuser Transceivers: Robustness via Worst Scenario MSE Approach

2008· article· en· W2140973464 sur OpenAlexaff
Michael Botros Shenouda, Timothy N. Davidson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkRobustness (evolution)Mathematical optimizationMinimaxComputer scienceIterative methodBounded functionTransceiverMathematicsWirelessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the design of linear transceivers for multiuser communication systems in the presence of uncertain channel state information (CSI), with an emphasis on the downlink. We consider a deterministically-bounded model for the channel uncertainty, and we study the design of robust downlink transceivers that minimize the worst-case MSE over all admissible channels. While we show that the design problem is NP-hard, we also propose an iterative local optimization algorithm that is based on efficiently-solvable convex conic formulations. Our framework is quite flexible, and can incorporate different bounded uncertainty models as well as a variety of power constraints. In particular, we study a "system-wide" uncertainty model, and although the resulting design problem is still NP hard, it does result in a significantly simpler iterative local design algorithm than the "per-user" uncertainty model. Our approaches to the minimax design for the downlink can be extended to the uplink, and we provide explicit formulations for the resulting uplink designs. Simulation results indicate that the proposed designs can significantly reduce the sensitivity of the downlink to uncertain CSI.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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