MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3094826937 · doi:10.1049/iet-com.2019.1039

Optimal transceiver design for energy harvesting two‐way relay networks

2020· article· en· W3094826937 sur OpenAlexaff
Xue Jiang, Baoyu Zheng, Wei‐Ping Zhu, Lei Wang, Yulong Zou

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNanjing UniversityNanjing University of Posts and TelecommunicationsGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnergy harvestingRelayTransceiverComputer scienceEnergy (signal processing)Computer networkTelecommunicationsWirelessMathematicsPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) is a promising solution for future wireless networks as it provides convenient and perpetual energy supplies to wireless users. This study proposes three new transceiver design schemes in two‐way relay networks with SWIPT. Firstly, a transmit power minimisation solution is proposed with an aim to minimise the transmit power while meeting an energy harvesting requirement. Then, a harvested energy maximisation solution that has the same complexity as the first solution but provides a much better sum harvested energy is proposed. Finally, a signal‐to‐interference‐plus‐noise ratio maximisation solution is developed, which gives the best sum‐rate performance for the two‐way relay networks while ensuring a desired level of energy harvesting. Furthermore, the complexity of the three new transceiver solutions is discussed. Simulation results have demonstrated the effectiveness of the proposed transceiver design schemes in two‐way relay networks with SWIPT.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,196 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIET CommunicationsMême sujetEnergy Harvesting in Wireless NetworksTravaux en français237 207