Total power minimization for two-way networks with multi-antenna relays
Notice bibliographique
Résumé
We consider a two-way relay network consisting of two single-antenna transceivers and multiple multi-antenna relays. Assuming a multiple access broadcast (MABC) relaying scheme, we aim to jointly obtain the optimal relay beamforming matrices as well as the optimal transceiver transmit powers which minimize the total transmit power under given signal-to-noise-ratio (SNR) constraints at the transceivers. We show that the relay beamforming matrices have special structures which can be exploited to reduce the computational complexity of the optimization problem. We use this structure to re-cast the total power minimization problem as an unconstrained optimization problem with a dimensionality which is smaller than that of the original problem, when number of antennas in the relays is larger than 2. We then show this unconstrained problem can be solved using a two-dimensional search over the feasible set of the transceivers' transmit powers. Indeed, the feasible set is quantized into a sufficiently fine grid. At each vertex of this grid, a quadratically constrained quadratic problem (QCQP) is solved to find the optimal values of the relay beamforming matrices corresponding to that vertex. This QCQP can be rewritten as a semi-definite relaxation (SDR) method which is guaranteed to have a rank-one solution. Once the beamforming matrices are obtained for all vertices of the grid, the vertex which results in the lowest value for the total transmit power, yields the optimal values of the transceivers' transmit powers and the optimal relay beamforming matrices.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».