Uplink Achievable Rate and Power Allocation in Cooperative LTE-Advanced Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the achievable rate and power allocation to improve the uplink (UL) spectrum efficiency in a Long-Term Evolution Advanced (LTE-A) cooperative cellular network with the deployment of Type-II in-band decode-and-forward (DF) relay stations (RSs). The physical-layer UL transmission technology is based on single-carrier frequency-division multiple access (SC-FDMA) with frequency-domain equalization (FDE). Different from the downlink (DL) orthogonal FDMA system, signals on all subcarriers in the SC-FDMA system are transmitted sequentially rather than in parallel; thus, the user's achievable rate is not simply the summation of the rates on all allocated subcarriers. Moreover, each user equipment (UE) device has its own transmission power constraint instead of a total power constraint at the base station in the DL case. Therefore, the UL resource allocation problem in the LTE-A system is more challenging. To this end, we first derive the achievable rates of the SC-FDMA system with two commonly used FDE techniques, namely, zero-forcing (ZF) equalization and minimum-mean-square-error (MMSE) equalization, based on the joint superposition coding for cooperative relaying. We then propose optimal power allocation schemes among subcarriers at both the UE and RS to maximize the overall throughput of the system. Both theoretical analysis and numerical results demonstrate that our proposed power allocation schemes can drastically improve system throughput.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».