Weighted sum-rate maximization for multi-user SIMO multiple access channels in cognitive radio networks
Notice bibliographique
Résumé
In this article, an efficient distributed and parallel algorithm is proposed to maximize the sum-rate and optimize the input distribution policy for the multi-user single input multiple output multiple access channel (MU-SIMO MAC) system with concurrent access within a cognitive radio (CR) network. The single input means that every user has a single antenna and multiple output means that base station(s) has multiple antennas. The main features are: (i) the power distribution for the users is updated by using variable scale factors which effectively and efficiently maximize the objective function at each iteration; (ii) distributed and parallel computation is employed to expedite convergence of the proposed distributed algorithm; and (iii) a novel water-filling with mixed constraints is investigated, and used as a fundamental block of the proposed algorithm. Due to sufficiently exploiting the structure of the proposed model, the proposed algorithm owns fast convergence. Numerical results verify that the proposed algorithm is effective and fast convergent. Using the proposed approach, for the simulated range, the required number of iterations for convergence is two and this number is not sensitive to the increase of the number of users. This feature is quite desirable for large scale systems with dense active users. In addition, it is also worth noting that the proposed algorithm is a monotonic feasible operator to the iteration. Thus, the stop criterion for computation could be easily set up.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».