Joint Relay Assignment and Power Allocation for Multiuser Multirelay Networks Over Underwater Wireless Optical Channels
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».