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Enregistrement W2902345525 · doi:10.1109/lcomm.2018.2883432

Joint Transmit Power and Time-Switching Control for Device-to-Device Communications in SWIPT Cellular Networks

2018· article· en· W2902345525 sur OpenAlexaff
Dong-Woo Lim, Joonhyuk Kang, Chang-Jae Chun, Hyung-Myung Kim

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésComputer sciencePower controlCellular networkComputer networkTransmitter power outputWirelessTransmission (telecommunications)FadingMaximum power transfer theoremMaximizationThroughputJoint (building)Cellular communicationPower (physics)Electronic engineeringTelecommunicationsChannel (broadcasting)TransmitterEngineeringMathematicsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this letter, we consider the device-to-device (D2D) communication in cellular networks, where both the cellular user (CU) and the D2D receiver (DR) decode information and harvest the energy. Unlike the conventional D2D communications, we figure out that it is possible for the D2D pair to communicate without degrading the performance of the CU. Based on this observation, two schemes changing time duration of the D2D transmission are investigated for the D2D rate maximization subject to maintaining the CU performance. By analytically comparing the performance of the two schemes, we obtain useful insights into the D2D transmission in simultaneous wireless information and power transfer cellular networks. Furthermore, utilizing this analysis, a closed-form scheme is proposed for fading channels.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,223 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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