Outage-Constrained Robust Multigroup Multicast Beamforming for Satellite-Based Internet of Things Coexisting With Terrestrial Networks
Notice bibliographique
Résumé
Satellite-based Internet of Things (IoT) is recognized as a cost-effective approach for global access. In this article, we aim at improving the spectrum efficiency of satellite systems to serve a huge number of IoT devices. To this end, we present a cognitive satellite-terrestrial framework, where a multibeam satellite system with full frequency reuse shares the spectrum with terrestrial networks based on the underlay paradigm. Considering DVB-S2X recommendations, geometric configurations, and channel characteristics, we investigate a robust multigroup multicast beamforming design for the satellite-based IoT coexisting with terrestrial networks in the presence of a phase error on channel state information, and characterize the achievable rate region under the outage probability constraint for the terminal and the power consumption constraint for the satellite. Based on the concept of rate profile, an associated optimization problem is formulated to design robust beamformers and determine the Pareto boundary of the region. To solve the intractable problem, we propose a two-level iterative algorithm on the basis of joint bisection search and penalty function enabled nonsmooth optimization. In particular, we develop a Bernstein-type inequality aided method and a large deviation inequality aided method to obtain a tractable and conservative approximation for the probabilistic constraint, respectively. Numerical results are provided to confirm the validity and superiority of our proposed scheme over the existing approaches and reveal the impact of key parameters on the achievable system performance.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».