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Enregistrement W2714753079

Sum Power Minimization for TDD-Enabled Full-Duplex Bi-Directional MIMO Systems Under Channel Uncertainty

2017· article· en· W2714753079 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRWTH Publications (RWTH Aachen) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFull-Duplex Wireless Communications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuplex (building)MIMOMinificationComputer scienceComputational complexity theoryChannel state informationMathematical optimizationTransmitterCommunications systemChannel (broadcasting)PrecodingConvex optimizationAlgorithmControl theory (sociology)MathematicsTelecommunicationsRegular polygonWireless
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we address a sum power minimization problem for a bi-directional and full-duplex (FD) communication system, where the required rate constraints are imposed on the guaranteed communication rates in each direction. In this regard, the impact of channel-state information (CSI) error, as well as the signal distortion due to hardware impairments are jointly taken into account. In order to ensure backwards compatibility to an equivalent half-duplex setup, we assume a time-division-duplex capable system where the FD communication process takes place in multiple independent time segments. Due to the intractable structure of the resulting optimization problem, a weighted minimum mean squared-error based method is applied to cast the power minimization problem into a separately convex structure, which can be iteratively solved with a guaranteed convergence. The resulting computational complexity of the algorithm is then discussed analytically. Finally, the performance of the proposed algorithm is numerically evaluated over different levels of rate demand, CSI error and transmitter/receiver dynamic range.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,232 · 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