Distributed Transmission Scheduling and Power Allocation in CoMP
Notice bibliographique
Résumé
The performance of wireless networks can be largely enhanced by coordinated multipoint (CoMP). To design an efficient CoMP in multiuser multiple-input multiple-output scenario, conventional transmission scheduling and power allocation are usually performed in a static and centralized manner. In this paper, we focus on dynamic and distributed transmission scheduling and power allocation. We first determine the coordinated base-station sets (defined as CBSs) candidates in each subband by the channel energy (i.e., square Frobenius norm of channel matrix) of each user. Each CBS candidate contains a set of coordination base-stations and edge users. By chordal distance, we can measure the orthogonality between space spanned of users in the same CBS candidate. Then, we propose two heuristic user scheduling algorithms based on channel energy and chordal distance between users to determine the set of users served by each CBS candidate. The first algorithm is based on an open problem, which reveals the philosophy of user scheduling with orthogonalization threshold guarantee. The second one deals with user scheduling by selecting a set of edge users with the largest total channel energy and orthogonalization threshold guarantee. With the total channel energy per CBS candidate, the CBSs and their served edge users can be determined. Then, water-filling power allocation is further applied to CBSs with block diagonalization precoding. Algorithm performance is demonstrated by extensive simulations.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».