Uplink Power Allocation for Throughput and Energy Efficiency Over Nakagami-<i>m</i> Fading Channels
Notice bibliographique
Résumé
In this article, power allocation in cellular networks considering Nakagami- m fading is proposed. The objective is to optimize the network energy efficiency and throughput subject to user outage probability constraints. The moment generating function (MGF) is used to derive the exact outage probability over Nakagami- m fading channels. Further, tight upper and lower bounds on the outage probability are derived using the Weierstrass, Bernoulli and exponential inequalities. These bounds are used to characterize the relationship between outage probability and normalized signal to interference plus noise ratio (SINR) in Nakagami- m fading. Power allocation algorithms for throughput maximization and energy efficiency are proposed. The throughput maximization problem has a logarithmic form so a differential method is used to solve this problem. The proposed energy efficiency problem has a nonconvex fractional program form so a parametric transformation is used to convert it to a subtractive optimization problem which can be solved iteratively. Simulation results are presented which show that the proposed schemes provide better performance than existing methods in terms of power consumption, throughput, energy efficiency and outage probability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».