On Sum-Rate Maximization Approach to Network Beamforming and Power Allocation for Asynchronous Single-Carrier Two-Way Relay Networks
Notice bibliographique
Résumé
We study the sum-rate maximization problem, under a total power budget, for asynchronous single-carrier bi-directional relay networks, consisting of two transceivers and multiple amplify-and-forward relays. When different transceiver-relay links cause significantly different propagation delays in the signal they convey, the end-to-end channel is not amenable to a frequency-flat modeling; rather, a multi-path channel model is appropriate. Such a multi-path channel model results in inter-symbol-interference at the transceivers. Aiming to maximize the sum-rate of this channel over the relay weights and transceivers' powers, we rigorously prove that such a sum-rate maximization problem leads to a relay selection scheme, where only those relays, which contribute to one of the taps of the end-to-end channel impulse response (CIR), are turned on. Indeed, we prove that the optimal end-to-end CIR has only one non-zero tap, rendering the end-to-end channel frequency-flat. Our proof shows that the mean-squared-error (MSE) optimal joint post-channel equalization, network beamforming, and power allocation scheme is sum-rate-optimal. The equivalence of MSE-optimal and sum-rate-optimal solutions is interesting, as MSE minimization promotes end-to-end reliability, while sum-rate maximization advocates for multiplexing gain. These approaches often pull the design of communication systems in different directions. For the aforementioned scenario, these approaches are identical as we prove.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».