Coordinate Update Algorithms for Robust Power Loading for the MU-MISO Downlink With Outage Constraints
Notice bibliographique
Résumé
We consider the problem of power allocation for the single-cell multi-user (MU) multiple-input single-output (MISO) downlink with quality-of-service (QoS) constraints. The base station acquires an estimate of the channels and, for a given beamforming structure, designs the power allocation so as to minimize the total transmission power required to ensure that target signal-to-interference-and-noise ratios at the receivers are met, subject to a specified outage probability. We consider scenarios in which the errors in the base station's channel estimates can be modelled as being zero-mean and Gaussian. Such a model is particularly suitable for time division duplex (TDD) systems with quasi-static channels, in which the base station estimates the channel during the uplink phase. Under that model, we employ a precise deterministic characterization of the outage probability to transform the chance-constrained formulation to a deterministic one. Although that deterministic formulation is not convex, we develop a coordinate descent algorithm that can be shown to converge to a globally optimal solution when the starting point is feasible. Insight into the structure of the deterministic formulation yields approximations that result in coordinate update algorithms with good performance and significantly lower computational cost. The proposed algorithms provide better performance than existing robust power loading algorithms that are based on tractable conservative approximations and can even provide better performance than robust precoding algorithms based on such approximations.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».