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Enregistrement W2209642983 · doi:10.1109/tit.2015.2502244

Optimum Transmission Through the Multiple-Antenna Gaussian Multiple Access Channel

2015· article· en· W2209642983 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Information Theory · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesResearch Executive AgencyMinistero dello Sviluppo EconomicoEuropean Commission
Mots-clésDecoding methodsTransmission (telecommunications)GaussianChannel (broadcasting)Convergence (economics)Interference (communication)Range (aeronautics)Covariance matrixCovarianceRate of convergence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the optimal points in the capacity region of Gaussian multiple access channels (GMACs) with constant fading, multiple antennas, and various power constraints. The points of interest maximize general rate objectives that arise in practical communication scenarios. Achieving these points constitutes the task of jointly optimizing the time-sharing parameters, the input covariance matrices, and the order of decoding used by the successive interference cancellation receiver. To approach this problem, Carathéodory's theorem is invoked to represent time-sharing and decoding orders jointly as a finite-dimensional matrix variable. This variable enables us to use variational inequalities to extend results pertaining to problems with linear rate objectives to more general, potentially nonconvex, problems, and to obtain a necessary and sufficient condition for the optimality of the transmission parameters in a wide range of problems. Using the insights gained from this condition, we develop and analyze the convergence of an algorithm for solving, otherwise daunting, GMAC-based optimization problems.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle