Gaussian Z-Interference Channel with a Relay Link: Achievability Region and Asymptotic Sum Capacity
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies a Gaussian Z-interference channel with a rate-limited digital relay link from one receiver to another. Achievable rate regions are derived based on a combination of Han-Kobayashi common-private information splitting technique and several different relay strategies including compress-and-forward and a partial decode-and-forward strategy, in which the interference is partially decoded then binned and forwarded through the digital link for subtraction at the other end. For the Gaussian Z-interference channel with a digital link from the interference-free receiver to the interfered receiver, the capacity region is established in the strong interference regime; an achievable rate region is established in the weak interference regime. In the weak interference regime, the partial decode-and-forward strategy is shown to be asymptotically sum-capacity achieving in the high signal-to-noise ratio and high interference-to-noise ratio limit. In this case, each relay bit asymptotically improves the sum capacity by one bit. For the Gaussian Z-interference channel with a digital link from the interfered receiver to the interference-free receiver, the capacity region is established in the strong interference regime; achievable rate regions are established in the moderately strong and weak interference regimes. In addition, the asymptotically sum capacity is established in the limit of large relay link rate. In this case, the sum capacity improvement due to the digital link is bounded by half a bit when the interference link is weaker than certain threshold, but the sum capacity improvement becomes unbounded as the interference link becomes stronger.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».