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Enregistrement W4301899543 · doi:10.48550/arxiv.1410.3065

Secure and Green SWIPT in Distributed Antenna Networks with Limited\n Backhaul Capacity

2014· preprint· en· W4301899543 sur OpenAlexaff
Derrick Wing Kwan Ng, Robert Schober

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesQatar National Research FundFonds National de la Recherche LuxembourgAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésBackhaul (telecommunications)Computer scienceTransmitter power outputComputer networkMaximum power transfer theoremWirelessOptimization problemMathematical optimizationDistributed computingChannel (broadcasting)TelecommunicationsAlgorithmPower (physics)Transmitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the resource allocation algorithm design for secure\ninformation and renewable green energy transfer to mobile receivers in\ndistributed antenna communication systems. In particular, distributed remote\nradio heads (RRHs/antennas) are connected to a central processor (CP) via\ncapacity-limited backhaul links to facilitate joint transmission. The RRHs and\nthe CP are equipped with renewable energy harvesters and share their energies\nvia a lossy micropower grid for improving the efficiency in conveying\ninformation and green energy to mobile receivers via radio frequency (RF)\nsignals. The considered resource allocation algorithm design is formulated as a\nmixed non-convex and combinatorial optimization problem taking into account the\nlimited backhaul capacity and the quality of service requirements for\nsimultaneous wireless information and power transfer (SWIPT). We aim at\nminimizing the total network transmit power when only imperfect channel state\ninformation of the wireless energy harvesting receivers, which have to be\npowered by the wireless network, is available at the CP. In light of the\nintractability of the problem, we reformulate it as an optimization problem\nwith binary selection, which facilitates the design of an iterative resource\nallocation algorithm to solve the problem optimally using the generalized\nBender's decomposition (GBD). Furthermore, a suboptimal algorithm is proposed\nto strike a balance between computational complexity and system performance.\nSimulation results illustrate that the proposed GBD based algorithm obtains the\nglobal optimal solution and the suboptimal algorithm achieves a\nclose-to-optimal performance. Besides, the distributed antenna network for\nSWIPT with renewable energy sharing is shown to require a lower transmit power\ncompared to a traditional system with multiple co-located antennas.\n

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,142
Écart entre enseignants0,114 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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