Dynamic Power Allocation over Block-Fading Channels with Delay Constraint
Notice bibliographique
Résumé
The problem of allocating power over a non-ergodic Gaussian block fading channel is addressed for delay constrained applications, where transmission takes place over a limited number of time slots. We propose an algorithm in which the transmission power is determined at each time slot based on the channel condition at the current and future time slots, where a Markov model is used to capture the correlation between channel coefficients in different time slots. The problem is formulated in the framework of finite-horizon dynamic programming, where the optimal transmission strategy is assigned based on the relative importance of power and the quality of service (QoS). Depending on the importance of meeting the QoS constraint compared to the cost of power, the best power level is dynamically assigned by the algorithm, taking into account the channel state and the chance of meeting the QoS constraint. The performance of the proposed dynamic power allocation algorithm is evaluated for different channel states and QoS constraints. We compare the performance of the algorithm with schemes having strict constraints on power. Simulation results show that due to the flexibility given to the algorithm by removing the strict power constraint, the dynamic power allocation algorithm outperforms the optimal power constrained algorithm. Also, the results indicate that increasing the cost of power at the transmitter changes the system dynamics in a way that keeps the balance between QoS and power consumption.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».