Relay Scheduling in the Half-Duplex Gaussian Parallel Relay Channel
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the problem of communication for a network composed of two half-duplex parallel relays with additive white Gaussian noise (AWGN). There is no direct link between the source and the destination. However, the relays can communicate with each other through the channel between them. Two protocols, i.e.,simultaneousandsuccessiverelaying, associated with two possible relay schedulings are proposed. The simultaneous relaying protocol is based on theBroadcast-Multiaccess with Common Message (BCM)scheme considered in. For the successive relaying protocol: (i) anon-cooperativescheme based on theDirty Paper Coding (DPC)and (ii) acooperativescheme based on theBlock Markov Encoding (BME)are considered. The composite scheme of employing BME inat mostone relay and DPC inat leastanother one is also proposed. It is proved that this scheme achieves at least the same rate when compared to thecooperativeandnon-cooperativeschemes for the Gaussian case. ASimultaneous-Successive Relaying based on Dirty Paper Coding scheme (SSRD)is also proposed. The optimum scheduling of the relays, and hence the capacity of the half-duplex Gaussian parallel relay channel in the low and high signal-to-noise ratio (SNR) scenarios, is derived. In the low SNR scenario, it is revealed that under certain conditions for the channel coefficients the ratio of the achievable rate of the simultaneous relaying based on BCM to the cut-set bound tends to be 1. On the other hand, as SNR goes to infinity it is proved that successive relaying, based on the DPC, asymptotically achieves the capacity of the network.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».