On the ergodic capacities of decode‐and‐forward MIMO relay network with simultaneous wireless information and power transfer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article, simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) has been studied for point‐to‐point decode‐and‐forward (DF) based multiple‐input‐multiple‐output (MIMO) relay network with an energy‐constrained relay. This relay is capable of harvesting energy from the wireless signals received from the source terminal. In particular, three different SWIPT schemes, that is, time switching, power splitting, and antenna switching are considered for EH at relay. New closed‐form approximations for the sum ergodic capacity of a DF MIMO relay network have been derived with spatial multiplexing at source, zero‐forcing receivers at relay and destination. Based on the sum capacity approximations, optimal splitting coefficients for aforementioned SWIPT schemes that maximize the sum capacity are presented. Moreover, the impact of system parameters on these optimal coefficients has been studied. In addition to this, first optimization problems for the number of antennas at relay have been formulated and then these problems are transformed into concave form by relaxing constraints to be defined over positive real numbers instead of taking only discrete values. New closed‐form solutions for the optimum number of antennas at relay have been derived. Furthermore, new closed‐form approximations for the ergodic capacities in the presence of an external co‐channel interference are also presented. Numerical results show that approximations for the sum capacity match well with the exact ones obtained through Monte‐Carlo simulations, particularly when the channel hardening effect kicks in, that is, for large degrees of freedom. Finally, the solutions for the optimization problems have also been validated by the numerical examples.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».