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Enregistrement W3021195429 · doi:10.1109/jiot.2020.2990925

Joint Relay Assignment and Power Allocation for Multiuser Multirelay Networks Over Underwater Wireless Optical Channels

2020· article· en· W3021195429 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceRelayMathematical optimizationBisection methodOptimization problemResource allocationAssignment problemTransmitter power outputComputer networkPower (physics)Channel (broadcasting)AlgorithmTransmitterMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiuser multirelay network is a potential scenario to fulfill the transmission requirements of various sources and high-volume traffic for the Internet of Underwater Things. To efficiently complete concurrent transmissions for multiple users, this article investigates the joint relay assignment and power allocation problem for multiuser multirelay networks based on the underwater optical wireless communication (UOWC). Specifically, the multiuser multirelay network for UOWC based on decode-and-forward relaying is modeled, where the absorption, scattering, solar radiation noise, and oceanic turbulence of UOWC are all considered. The joint optimization problem of relay assignment and power allocation is formulated as a mixed-integer programming problem, where the average outage probability is minimized with the constraint of total transmitted power. To solve this joint problem, an alternating optimization method is employed, which alternately optimizes the relay assignment and power allocation subproblems. The relay assignment subproblem is modeled as a weighted bipartite matching problem and solved by an improved Kuhn-Munkres algorithm, whereas the power allocation subproblem is proved to be quasiconvex and solved by an iterative bisection algorithm. The simulation results indicate that the proposed schemes significantly reduce the average outage probability with fast convergence.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,213 · 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