Joint Optimization of the Transmit Covariance and Relay Precoder in General Gaussian Amplify-and-Forward Relay Channels
Notice bibliographique
Résumé
The maximum data rate that can be achieved by the strictly causal full-duplex amplify-and-forward (AF) scheme in general Gaussian relay channels is achieved by Gaussian codebooks and can be cast as the solution of an optimization problem of the input transmit covariance and relay precoder. This problem possesses an intricate nonconvex structure and is hence difficult to solve. To circumvent this difficulty, the relay precoder is assumed to be given and then the Karush-Kuhn-Tucker conditions are used to obtain closed form expressions for the optimal input covariance corresponding to that precoder. These expressions are used to show that subdiagonal precoders suffice to attain the maximum achievable rate of the AF scheme at any source transmit power. In addition to significantly reducing the effort expended in searching for the optimal relay precoder, this observation enables us to find the optimal precoders at low and high source transmit powers. For asymptotically low transmit powers, the optimal relaying mechanism is shown to possess an interlacing structure, thereby resembling half-duplex operation. In contrast, for asymptotically high transmit powers, it is optimal for the relay to be silent. The asymptotic analysis enables us to develop an explicit formulation for a suboptimal precoder that, at intermediate source transmit powers, are shown numerically to outperform asymptotically optimal precoders.
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 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 | 0,002 |
| 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 ».