Distributed Beamforming in Two-Way Relay Networks With Interference and Imperfect CSI
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the problem of optimal beamforming and power allocation for an amplify-and-forward (AF)-based two-way relaying network in the presence of interference and channel state information (CSI) uncertainty. In particular, we obtain the beamforming vector as well as the users’ transmit powers under two assumptions on the availability of the CSI of the interfering links, namely norm-bounded uncertainty model and the second-order statistics scenario. To do so, we develop two design approaches. The first approach is based on the total transmit power minimization technique. We start with the norm-bounded uncertainty model and derive the optimal solution to the corresponding problem. To reduce the computational complexity, we also develop a low-complexity algorithm which offers performance that is very close to the optimal one. In the second approach, we apply a signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) balancing technique. We propose another low-complexity algorithm based on the SINR balancing criteria. Next, we consider the scenario where the second-order statistics of the CSIs are available. Again we start with the total power minimization method and derive both optimal and suboptimal algorithms. Finally, we apply the SINR balancing technique to this scenario and develop another low-complexity algorithm, which is suitable for practice.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle