Power allocation in wireless multi-user relay networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider an amplify-and-forward wireless relay system where multiple source nodes communicate with their corresponding destination nodes with the help of relay nodes. Conventionally, each relay equally distributes the available resources to its relayed sources. This approach is clearly sub-optimal since each user experiences dissimilar channel conditions, and thus, demands different amount of allocated resources to meet its quality-of-service (QoS) request. Therefore, this paper presents novel power allocation schemes to i) maximize the minimum signal-to-noise ratio among all users; ii) minimize the maximum transmit power over all sources; iii) maximize the network throughput. Moreover, due to limited power, it may be impossible to satisfy the QoS requirement for every user. Consequently, an admission control algorithm should first be carried out to maximize the number of users possibly served. Then, optimal power allocation is performed. Although the joint optimal admission control and power allocation problem is combinatorially hard, we develop an effective heuristic algorithm with significantly reduced complexity. Even though theoretically sub-optimal, it performs remarkably well. The proposed power allocation problems are formulated using geometric programming (GP), a well-studied class of nonlinear and nonconvex optimization. Since a GP problem is readily transformed into an equivalent convex optimization problem, optimal solution can be obtained efficiently. Numerical results demonstrate the effectiveness of our proposed approach.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».