Multi-Cell Over-the-Air Computation Systems With Spectrum Sharing: A Perspective From $\alpha$-Fairness
Notice bibliographique
Résumé
Wireless data aggregation (WDA) is a pivotal enabling technique in the era of Internet of Things (IoT). Recently, an emerging WDA method, over-the-air computation (AirComp), has been proposed to perform fast data aggregation, with improved spectrum utilization and shortened transmission delay. In this article, we consider a multi-cell AirComp system with single-input multiple-output (SIMO) communications. All users in the system share the same wireless spectrum. The mean squared error (MSE) is used as the metric to quantify the computation accuracy of each cell. To achieve the fairness of data aggregation among different cells, we formulate a unified optimization problem to minimize the MSE-based objective function, from the perspective of$\alpha$-fairness. Due to the non-convexity issue, the optimization problem is first divided into four cases according to the choice of$\alpha$. Thereafter, an efficient solution based on the block coordinate descent (BCD) method is proposed for each case. Specifically, in the first case, the optimal solutions are obtained for the beamforming at the AP and the power allocation at the user. In the second and third cases, a tractable solution to determine the power allocation is devised by adopting the successive convex approximation (SCA) method. In the last case, the majorization minimization (MM) method is applied to tackle the power allocation problem. Furthermore, by analyzing the MSE performance, we arrive at an in-depth insight. Namely, the impact of the inter-cell interference disappears when the number of antennas at the AP is sufficiently large. The effectiveness of our proposed schemes is validated by the numerical results.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».