Symmetric beamforming for multi-antenna two-way relay networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of total power minimization of a two-way relay network, where two single-antenna nodes exchange information through multiple multi-antenna relays with symmetric beamforming matrices. More specifically, each relay multiplies the vector of its received signals with a symmetric beamforming matrix to obtain the vector of its transmit signals and broadcasts the elements of the so-obtained transmit signal vector on its different antennas. Considering the two-time-slot multiple access broadcast (MABC) scheme, we aim to minimize the total transmit power subject to signal-to-noise- ratio (SNR) requirements by optimally determining the transceivers' transmit powers and the relay beamforming matrices. We prove that this power minimization problem has a semi-closed-form solution. That is, the symmetric beamforming matrices can be obtained in closed-forms given a certain intermediate parameter. This parameter can also be obtained using Newton-Raphson method or a bisection technique. Our simulation results show that the average total power consumed in the network is twice the average total relay power, which is in average twice the average power of each of the transceivers. Our numerical examples also show that concentrating all the antennas in a few relays reduces the total power consumption as apposed to having a large number of relays with very few antennas.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».