Interference Mitigation for Cellular Networks: Fundamental Limits and Applications
Notice bibliographique
Résumé
Interference is a key limiting factor in modern communication systems. In a wireless cellular network, the performance of cell-edge users is severely limited by the intercell interference. This thesis studies the use of interference-channel and relay-channel techniques to mitigate intercell interference and to improve the throughput and coverage of cellular networks. The aim of this thesis is to demonstrate the benefit of the proposed interference mitigation schemes through both information theoretical studies and applications in the cellular network.\n\nThere are three mains results in this thesis: First, it is shown that for the $K$-user cyclic Gaussian interference channel, where the $k$th user interferes with only the ($k -1$)th user (mod $K$) in the network, the Etkin-Tse Wang power splitting strategy achieves the capacity region to within 2 bits in the weak interference regime. For the special 3-user case, this gap can be sharpened to $1\\frac{1}{2}$ bits by the time-sharing technique. Second, it is shown that for a two-user Gaussian interference channel with an in-band-reception and out-of-band transmission relay, generalized hash-and-forward together with Han-Kobayashi information splitting can achieve the capacity region of this channel to within a constant number of bits in a certain weak-relay regime. A generalized-degrees-of-freedom analysis in the high signal-to-noise ratio regime reveals that in the symmetric channel setting, each common relay bit improves the sum rate up to two bits. The third part of this thesis studies an uplink multicell joint processing model in which the base stations are connected to a centralized processing server via rate-limited digital backhaul links. This thesis proposes a suboptimal achievability scheme employing the Wyner-Ziv compress-and-forward relaying technique and successive-interference-cancellation decoding. The main advantage of the proposed approach is that it results in achievable rate regions that are easily computable, in contrast to previous schemes in which the rate regions can only be characterized by exponential number of rate constraints.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».