Sum Power Minimization of Greener Communications with Energy Harvesting
Notice bibliographique
Résumé
Energy harvesting (EH) plays an important role in greener wireless communication systems. Causality of EH increases challenge. Guaranteeing the throughput as a quality of service (QoS), we aim at using the least power, e.g. for broadband satellite communications. Solving this target problem requires exactness and efficiency. The proposed generalized water-filling approach computes the solution to the sum power minimization problem while meet EH and QoS constraints with K epochs. The proposed algorithm with the assumption of predictable channel power gains and incoming harvested energy, possesses distinguished features: exact numerical values of the solution, i.e., the exact solution, to the target problem; and a low degree polynomial complexity, not beyond O(K2.2), which is lower than a cubic polynomial complexity in K. Since EH problems are new emergence, the conventional water fillings cannot solve the proposed problem, under the merit of exactness and less complexity. The two advantages, exactness and the efficiency, are very suitable for a real-time optimal power allocation. Really, the proposed algorithm is simple, but the reason of its optimality is profound and then omitted here. Optimality of the proposed algorithm is guaranteed. Numerical results illustrate the steps and demonstrate the efficiency of the proposed algorithm. To the best of the authors' knowledge, there is no existing reference to provide such a solution under the merit of the mentioned two advantages, including the most popular interior point method.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».