MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2343145829 · doi:10.1109/tvt.2015.2506682

Two-Way Relay Strategies With a Multiaccess Uplink and Queue Stability Constraints

2015· article· en· W2343145829 sur OpenAlexaff
Zhi Chen, Teng Joon Lim, Mehul Motani

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkRelayComputer scienceComputer networkNetwork packetLinear network codingRelay channelScheduling (production processes)QueueMarkov chainTransmission (telecommunications)Node (physics)Mathematical optimizationMathematicsEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider energy usage in a three-node, two-way relay system with stochastic data arrivals and Gaussian channels. Specifically, we allow for a set of transmission modes, assuming a multiaccess uplink transmission with the relay as an optimal multiuser receiver, and find the optimal allocation of time and energy resources to the modes. In the downlink, we introduce three transmission strategies, namely, orthogonal transmission of a digital network-coded message and the remainder of the longer source message over time, superposition coding of the digital network-coded message and the remainder of the longer message, and superposition of the two source messages. We then minimize total energy usage subject to queue stability constraints at all nodes for a given pair of average packet arrival rates. The total energy usage of these three strategies in the downlink is compared, and it is found that it is best to use superposition of the network-coded message and the remaining bits in the downlink. To study stability, we present an analysis of the queues at each node under a random scheduling protocol that closely approximates the theoretical design through a Markov chain model.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,243 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Vehicular TechnologyMême sujetCooperative Communication and Network CodingTravaux en français237 207