Design of Fair Multi-user Transceivers with QoS and Imperfect CSI
Notice bibliographique
Résumé
We consider the downlink of cellular systems in which the users have Quality of Service (QoS) requirements, and we study the design of robust fair broadcasting schemes that maximize the minimum QoS over all users when the users' channel state information (CSI) is imperfect at the transmitter. Using a bounded uncertainty model for the transmitter's estimate of users' channels we formulate each user's QoS requirement as a constraint on the mean square error (MSE) in its received signal, and we demonstrate that these MSE constraints imply constraints on the received signal- to-interference-plus-noise-ratio (SINR) of each user. Using these MSE constraints, we present a unified design approach for robust linear and non-linear transceivers with QoS requirements, and we provide quasi-convex formulations that can be efficiently solved using a one-dimensional bisection search. The proposed designs overcome the limitations of existing approaches that only provide conservative solutions and only applicable to the case of linear preceding. Furthermore, we provide tractable and computationally-efficient design formulations for a quite general model of channel uncertainty that subsumes many uncertainty regions. Our numerical results demonstrate that in the presence of uncertainty in the transmitter's knowledge of users' channels, the proposed designs provide guarantees to a larger set of minimum QoS requirements than existing approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».