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Enregistrement W4387870500 · doi:10.1109/icc45041.2023.10279092

Max-Min Security Energy Efficiency Optimization For RIS-Aided Cell-Free Networks

2023· article· en· W4387870500 sur OpenAlexaff
Wanming Hao, Junjie Li, Gangcan Sun, Chongwen Huang, Ming Zeng, Octavia A. Dobre, Chau Yuen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBase stationMathematical optimizationComputer scienceTelecommunications linkConvergence (economics)Optimization problemBeamformingFractional programmingTransmitter power outputEfficient energy useLinear programmingGeometric programmingIterative methodConvex optimizationRegular polygonAlgorithmMathematicsNonlinear programmingTelecommunicationsEngineeringTransmitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we investigate the energy efficiency (EE) problem in downlink reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided secure cell-free networks. First, we formulate a max-min secure EE (SEE) optimization problem via jointly optimizing the distributed beamforming at base stations and phase shifts at RISs under the constraint of each base station transmit power. To deal with it, we divide the original optimization problem into two sub-ones and propose an alternative scheme. Specifically, we develop an iterative optimization algorithm to solve each sub-one based on the fractional programming, constrained convex-convex procedure and semi-definite programming techniques. After that, these two sub-ones are alternatively solved until convergence, and then the final solutions are obtained. Finally, the simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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