This paper considers a diamond network with $n$ interconnected relays, namely a network where a source communicates with a destination by hopping information through $n$ communicating/interconnected relays. Specifically, the main focus of the paper is on characterizing sufficient conditions under which the $n+1$ states (out of the $2^{n}$ possible ones) in which at most one relay is transmitting suffice to characterize the approximate capacity, that is the Shannon capacity up to an additive gap that only depends on $n$. Furthermore, under these sufficient conditions, closed form expressions for the approximate capacity and scheduling (that is, the fraction of time each relay should receive and transmit) are provided. A similar result is presented for the dual case, where in each state at most one relay is in receive mode.


翻译:本文考虑的是具有美元互联式继电器的钻石网络,即一个来源通过通信/互连式继电器与目的地通信的网络,具体而言,本文件的主要重点是说明n+1美元状态(可能为2 ⁇ n}$)足以说明大致容量,即香农容量达到仅取决于美元的额外差距的钻石网络。此外,根据这些足够条件,为大致容量和时间安排(即每个继电器应接收和传输的时间的一小部分)提供了封闭式表达方式。对于双重情况,也提出了类似的结果,即在大多数州,每个中继器都处于接收模式。

0
下载
关闭预览

相关内容

【Cell】神经算法推理,Neural algorithmic reasoning
专知会员服务
28+阅读 · 2021年7月16日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年10月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月11日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月9日
Arxiv
4+阅读 · 2021年7月1日
VIP会员
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年10月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员