Кбк 243 расшифровка: Расшифровка и применение КВР 243
Расшифровка и применение КВР 243
Навигация
- Что такое КВР 243 — расшифровка и применение в новом году?
- Реставрация бюджетных учреждений
- Не подтверждена принадлежность к капитальному ремонту работ, оплаченных по КВР 243
- Как соотносятся КВР 243 и КОСГУ 225?
- Личный опыт применения КВР 243
Что такое КВР 243 — расшифровка и применение в новом году?
Нередко в муниципальных учреждениях и других организациях, которые используют денежные средства федерального бюджета, возникают вопросы о том, к какому виду относить те или иные расходы. Одной из категорий трат является КВР 243.
В приказе Минфина РФ от 01.07.2013 №65н указана такая расшифровка, что по элементу вида расходов 243 «Закупка товаров, работ, услуг в целях капитального ремонта государственного (муниципального) имущества» проходят денежные средства, которые потребовались на осуществление различных работ по капитальному ремонту помещений, предполагающих замену и восстановление основных конструкций, деталей и других элементов.
Согласно законодательству, деньги, которые проходят по КВР 243, предварительно переводятся с местного или федерального бюджета на счет учета вложений в нефинансовые активы. После полного завершения капитального ремонта объекты, пригодные к использованию в определенных целях, вводятся в эксплуатацию. Затем затраты переводятся со счета учета капитальных вложений в средства, которые находятся на счету учета основных денежных средств учреждения. Только после этого их используют для оплаты закупленных материалов и проведенных работ.
Реставрация бюджетных учреждений
Если руководством муниципального учреждения было принято решение отреставрировать фасад здания, в котором оно находится, то денежные траты должны быть отмечены, как КВР 243, как и в прошлом году.
В случае, когда реставрация планируется для восстановления объектов культурного наследия, необходимо полагаться на главу VII «Сохранение объекта культурного наследия» Закона №73-ФЗ. Например, по категории расходов могут пройти деньги, выделенные для ремонта памятник, который указан в Реестре объектов культурного наследия, либо приспособления старинного здания к более современным условиям.
Следует отметить, что реставрация или приспосабливание объектов культурного наследия для эксплуатации в нынешнее время не предусматривает реконструкции. Ведь в процессе происходит восстановление и укрепление разрушенных, видоизмененных либо поврежденных элементов, без каких-либо конструктивных изменений. А после завершения ремонта первоначальная стоимость объекта не меняется, поэтому оплата работы относится к категории КВР 243.
Не подтверждена принадлежность к капитальному ремонту работ, оплаченных по КВР 243
К КВР 243 относятся расходы денежных средств, которые выделяются из местного и федерального бюджета на закупку товаров, а также оплату услуг для проведения капитального ремонта и реставрации муниципальных (государственных) объектов.
Все вопросы касательно отнесения работ к капитальному или текущему ремонту не входят в компетенцию бухгалтерского отдела организации и окончательно их могут решить только «технические» специалисты. Предоставление подробных разъяснений относится к обязанностям Минстроя РФ, который должен обеспечить нормативно-правовое регулирование в строительства, архитектуры, градостроительства.
Правомерность распределения расходов на КВР 243 и другие категории считается основанием для привлечения должностных лиц к ответственного за нецелевое использование бюджетных средств.
Как соотносятся КВР 243 и КОСГУ 225?
Объясним на примере, вам нужно отремонтировать автомобиль. Сам по себе ремонт — это КОСГУ 225 «Работы, услуги по содержанию имущества». А вот КВР уже зависит от того как именно вы будете его ремонтировать.
Например, текущий можно отнести на КВР 244, а вот капитальный подойдет для героя нашей сегодняшней статьи — КВР 243.
Личный опыт применения КВР 243
Многие люди, которые впервые сталкиваются с распределением бюджетных средств, могут не сразу определить, к какой категории относить деньги, потраченные оплату различных материалов и работ.
Примером подобных случаев является замена ворот, которую на первый взгляд принимается и за капитальный, и за текущий ремонт. Однако, если хорошо разобраться, то текущий ремонт проводится лишь для поддержания объекта в надлежащем виде, а капитальный ремонт предполагает полное восстановление имущества, включая и замену старых деталей.
Таким образом, замена ворот – капитальный ремонт, поэтому расходы на их приобретение и установку списываются со счета учреждения по КВР 243.
Чтобы денежные операции проходили в соответствии с действующим законодательством, рекомендуется перед оформлением документов проконсультироваться со специалистом, который поможет точно распределить расходы по категориям.
Изображения
mlns=»http://www.w3.org/1999/xhtml»>
ИзображенияОФИЦИАЛЬНЫЙ САЙТ Департамента финансов Вологодской области
Департамент финансов Вологодской области
Главная
Изображения
|
|
бюджетаСайт использует Cookies.
Запретить обработку Cookies можно в настройках Вашего браузера.
Руководство пользователя YAQUI по расчету болидов (Технический отчет)
Руководство пользователя YAQUI по расчету болидов (Технический отчет) | ОСТИ.GOVперейти к основному содержанию
- Полная запись
- Другое связанное исследование
Описаны последние модификации и дополнения, внесенные в код YAQUI. Этот код, написанный для имитации ядерных взрывов в атмосфере, был улучшен и теперь включает эффекты турбулентности. Кроме того, теперь он позволяет получать входные данные путем прямой интерполяции одномерных результатов кодов излучения раннего времени. Эта новая версия также делает большую часть входных данных в свободном формате (список имен) и состоит из модулей для упрощения модификации и изоляции зависимости от компьютерной системы.
- Авторов:
- Нортон, Дж. Л.; Руппель, Х М
- Дата публикации:
- Исследовательская организация:
- Лос-Аламосская национальная лаборатория. (LANL), Лос-Аламос, Нью-Мексико (США)
- Идентификатор ОСТИ:
- 7124715
- Номер(а) отчета:
- ЛА-6261-М
РНН: 77-006606
- Номер контракта с Министерством энергетики:
- W-7405-ENG-36
- Тип ресурса:
- Технический отчет
- Страна публикации:
- США
- Язык:
- Английский
- Тема:
- 45 ВОЕННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ, ВООРУЖЕНИЕ И НАЦИОНАЛЬНАЯ ОБОРОНА; КОМПЬЮТЕРНЫЕ КОДЫ; КОДЫ Y; ЯДЕРНЫЕ ВЗРЫВЫ; ЯДЕРНЫЕ ОГНЕННЫЕ ШАРЫ; МОДЕЛИРОВАНИЕ; АТМОСФЕРНЫЕ ВЗРЫВЫ; КОМПЬЮТЕРНЫЕ РАСЧЕТЫ; ВЗРЫВЫ; 450202 * — Взрывы и взрывчатые вещества — ядерное оружие — (-1989)
Форматы цитирования
- MLA
- АПА
- Чикаго
- БибТекс
Нортон, Дж.
Л., и Руппель, Х. М. Руководство пользователя YAQUI по расчетам болидов . США: Н. П., 1976.
Веб. дои: 10.2172/7124715.
Копировать в буфер обмена
Norton, J L, & Ruppel, H M. Руководство пользователя YAQUI для расчетов болидов . Соединенные Штаты. https://doi.org/10.2172/7124715
Копировать в буфер обмена
Нортон, Дж. Л., и Руппель, Х. М., 1976.
«Руководство пользователя YAQUI по расчетам болидов». Соединенные Штаты. https://doi.org/10.2172/7124715. https://www.osti.gov/servlets/purl/7124715.
Копировать в буфер обмена
@статья{osti_7124715,
title = {Руководство пользователя YAQUI по расчетам болидов},
автор = {Нортон, Дж.
Л. и Руппель, Х. М.},
abstractNote = {Описаны последние изменения и дополнения, внесенные в код YAQUI. Этот код, написанный для имитации ядерных взрывов в атмосфере, был улучшен и теперь включает эффекты турбулентности. Кроме того, теперь он позволяет получать входные данные путем прямой интерполяции одномерных результатов кодов излучения раннего времени. Эта новая версия также делает большую часть входных данных в свободном формате (список имен) и состоит из модулей для упрощения модификации и изоляции зависимости от компьютерной системы.},
дои = {10.2172/7124715},
URL = {https://www.osti.gov/biblio/7124715},
журнал = {},
номер =,
объем = ,
место = {США},
год = {1976},
месяц = {12}
}
Копировать в буфер обмена
Посмотреть технический отчет (5,38 МБ)
https://doi.org/10.2172/7124715
Экспорт метаданных
Сохранить в моей библиотеке
Вы должны войти в систему или создать учетную запись, чтобы сохранять документы в своей библиотеке.
Аналогичных записей в сборниках OSTI.GOV:
- Аналогичные записи
Совместная оптимизация предварительного кодирования источника и ретранслятора для ретрансляционных систем AF MIMO Академическая исследовательская статья по теме «Нанотехнологии»
0 EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking
a SpringerOpen Journal
RESEARCH
Open Access
Совместная оптимизация предварительное кодирование источника и ретрансляции для систем ретрансляции AF MIMO
Jun Li1, Xueqin Jiang2, Sangseob Song1, Ying Guo3 и Moon Ho Lee1*
CrossMark
Abstract
В этой статье мы исследуем совместную схему предварительного кодирования источника и ретранслятора для ретрансляционной системы с усилением и переадресацией (AF) с несколькими входами и несколькими выходами (MIMO) без прямой связи.
Задача совместной оптимизации, заключающаяся в минимизации целевой функции на основе среднеквадратичной ошибки (MSE), формулируется как задача невыпуклой оптимизации в ретрансляционной системе AF MIMO. Вместо традиционного итерационного метода мы используем неравенство для получения нижней границы СКО при степенном ограничении для получения субоптимального решения целевой функции, что делает задачу оптимизации выпуклой, а также приближается к существующей верхней границе СКО, особенно при высоком отношении сигнал/шум (SNR). Численные результаты показывают, что эта схема превосходит предыдущие схемы с точки зрения MSE или частоты ошибок по битам (BER).
Ключевые слова: Реле Amplify-and-Forward (AF) с несколькими входами и несколькими выходами (MIMO); Совместное предварительное кодирование; Нижняя граница
Введение
Поскольку канал ретрансляции был первоначально введен в беспроводные сети [1, 2], в наши дни совместная ретрансляционная связь получила быстрое развитие [3].
Известные протоколы ретрансляции были классифицированы как «усиление и пересылка» (AF), «декодирование и пересылка» (DF) и «сжатие и пересылка» (CF) [4].
По сравнению с протоколами DF и CF, протокол AF страдает от усиления шума, но по-прежнему считается актуальной проблемой в беспроводных сетях, поскольку обычно обеспечивает низкую сложность и низкое энергопотребление. С другой стороны, технология множественного ввода-вывода (MIMO) была введена для увеличения пропускной способности канала и повышения надежности беспроводных сетей в [5]. Поэтому использование технологии MIMO в релейной системе и дизайн оптимизации в релейной системе MIMO привлекли большое внимание [6].
Основная оптимизация релейной системы AF MIMO заключается в максимизации или минимизации целевых функций, таких как взаимная информация (MI), среднеквадратическая ошибка (MSE), сумма скорости и отношения сигнал/помеха/шум ( ОСШ). Например, Фанг и др. предложил подход к максимизации MI для оптимальной конструкции
Переписка: moonho@jbnu.
ac.kr
1 Департамент электроники и информационной инженерии, Национальный университет Чонбук
Университет, Пэкче Роуд, Чонджу, Южная Корея
Полный список сведений об авторе доступен в конце статьи
исходная ковариационная матрица и релейная матрица [7]. Аналогичные результаты были достигнуты при использовании исходной ковариационной матрицы в качестве единичной матрицы [8, 9]. Кроме того, оптимизация ограничения совместной мощности была назначена для максимизации МИ [10]. Минимизация MSE для систем ретрансляции MIMO была получена для совместного оптимального проектирования матрицы источника и матрицы предварительного кодирования ретрансляции [11]. Кроме того, были разработаны унифицированные структуры для оптимизации матрицы предварительного кодирования источника и ретрансляции при разработке итеративного алгоритма для распределения оптимальной мощности по каналам ретрансляции [12]. Из-за высокой вычислительной сложности итерационного алгоритма был также разработан субоптимальный алгоритм для снижения его вычислительной сложности [13, 14].
Что касается мультиретрансляционных сетей с предварительным кодированием, то для максимизации SINR был предложен совместный проект оптимизации источника и ретранслятора [15]. Также была получена оптимизация достижимой скорости и пропускной способности канала [16]. Кроме того, оптимизация двусторонних ретрансляционных систем исследовалась с использованием подхода предварительного кодирования по сценарию, аналогичному описанному в предыдущей литературе [17-19].]. Для оптимизации релейных систем AF MIMO Sanguinetti et. др. не только обобщил различные виды задач оптимизации, но и предложил несколько связанных решений для каждой проблемы [20].
В этой статье мы предлагаем совместный оптимальный дизайн матриц предварительного кодирования источника и ретранслятора для реле AF MIMO
<£} Spri
© 2015 Li et al. Открытый доступ Эта статья распространяется в соответствии с условиями международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.
0), которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что вы предоставите соответствующие указать автора (авторов) и источник, предоставить ссылку на лицензию Creative Commons и указать, были ли внесены изменения. Отказ от права Creative Commons на общественное достояние (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) применяется к данным, представленным в этой статье, если не указано иное.
системы. Для простоты мы предполагаем, что информация о состоянии идеального канала (CSI) доступна на ретрансляторе и в пункте назначения. Мы получим целевую функцию на основе MSE. Поскольку предлагаемая целевая функция не является выпуклой, мы далее получаем нижнюю границу целевой функции, чтобы сделать ее выпуклой, которая отличается от верхней оценки в [14]. Численные результаты показывают, что нижняя граница имеет лучшую производительность, чем предыдущие схемы. Он приближается к известной верхней границе при высоком отношении сигнал/шум (SNR).
} обозначают след и ранг матрицы. Aij обозначает (i, j)-й элемент матрицы A. (-)-1 обозначает обращение матрицы. V2(•) обозначает градиент функции второго порядка. (•) > 0 обозначает полуположительно определенную матрицу.
Модель системы
Рассмотрим ретрансляционную систему AF MIMO, показанную на рис. 1, где источник, ретранслятор AF и пункт назначения оборудованы антеннами Ns, Nr и Nd соответственно. Для этой системы используется полудуплексный режим, в котором каждый узел не может передавать и получать одновременно. Прямая связь не учитывается, и для всех каналов применяется плоское затухание.
Передача займет два временных интервала. В первом временном интервале источник передает ретранслятору вектор символов s e CK, где E{ssH} = IK. Полученный сигнал на реле можно описать как
yr = HiWis + ni, (1)
где h2 e CNr xNs обозначает матрицу канала между источником и ретранслятором, W1 e CNsxK обозначает матрицу предварительного кодирования источника, а n1 обозначает вектор гауссовского шума с n1 ~ CN(0 ,52lNr).
Для простоты ограничение мощности P1 в источнике задается как
tr {WiWiH} < Pi. (2)
Во втором временном интервале ретранслятор пересылает принятый сигнал после использования матрицы предварительного кодирования W2 e CNrxNr. При ограничении мощности P2 на реле можно получить
тр {W2 (HiWiWHHH + 52In,)WH} < P2. (3)
Следовательно, принятый сигнал в пункте назначения может быть получен как
yd = h3W2HiWis + h3W2ni + n2, (4)
, где h3 e CNd xNr обозначает матрицу канала между ретранслятором и пунктом назначения, а n2 обозначает вектор гауссовского шума с n2 ~ CN(0,5|lNd). Наконец, в пункте назначения применяется линейный приемник G e CkxNd. Следовательно, предполагаемый сигнал в пункте назначения может быть получен как
с = Gyd. (5)
Нижняя граница MSE
Чтобы получить обработку оптимизации с нижней границей для ретрансляционной системы AF MIMO, мы рассматриваем матрицу MSE, заданную как
M(Wi,W2) = E {(s-s)( s — s)H}
= E {GydydH GH — GydsH — sydH GH} +1.
(6)
Подставляя (4) и (5) в (6), получаем
M(W1, W2) = GRydGH — GH — HHGh + I, (7)
где вся матрица канала H, ковариационная матрица шума R и ковариационная матрица принятого сигнала Ryd описываются следующим образом
H = h3W2h2W1, (8)
R = 52h3W2WH HH + SfINd, (9)
Ryd = HHh + R. (10)
Рис. 1 Модель системы релейной системы AF MIMO
Матрица G для минимизации матрицы MSE задается фильтром Винера, т. е.
G = (H)H (HHh + R)-1.
Путем подстановки (11) в (7) минимальная матрица СКО может быть получена как
который достигается на основе преобразования матричной инверсии
(А + BCD)-1 = A-1 -A-1B DA-1B +C-1) DA-1.
Далее мы рассмотрим, как минимизировать матрицу MSE для ретрансляционной системы AF MIMO. Арифметическая СКО (СКО) [12] определяется как
СКО = J2 [M(W1, W2)]«,«,
, где матрица СКО М выбрана как диагональная матрица. Тогда SINR [21] может быть выражен как
SINR = J2
M(W1, W2)]«,«
Это означает, что минимизация MSE эквивалентна максимизации SINR.
Кроме того, частота ошибок символов [22] может быть описана как 9SINR),
, где a и fi — константы, зависящие от совокупности сигналов, а Q — Q-функция, определяемая как Q(x) = (1/V2n)/~ e-x2/2 dx. А именно, минимизация частоты ошибок по символам или частоты ошибок по битам также эквивалентна минимизации MSE. Используя вышеупомянутый анализ, оптимальная обработка может быть получена как
мин [M(W1, W2)]i,i, 1 < i < K, W1,W2
с.т. tr {WiWiH} < Pi,
tr {W2 (h2W1WHHH + 5?InJ WH} < P2.
Обозначим сингулярное разложение (SVD) каналов h2 и h3 как
h2 = U1A1VH,
h3 = U2A2VH,
где U1, V1, U2 и V2 — унитарные матрицы, а A1 и A2 — диагональные матрицы, элементы которых расположены в порядке невозрастания [10]. Чтобы сделать матрицу MSE диагональной матрицей, оптимальные матрицы W1 и W2 должны быть выбраны как [12]
W1 = V1S1,
W2 = VV2S2UH
, где V1, V2 и IJ1 обозначают подматрицы, содержащие первых K столбцов V1, V2 и U1 соответственно.
S1 и X2 — диагональные матрицы. 92,k
, где A1 и A2 обозначают диагональные матрицы, содержащие первые K столбцов матрицы Ai и A2 соответственно.
где 01,k, a2,k, X1,k и X2,k обозначают k-й диагональный элемент S1, S2, A1 и A2 соответственно, V k G {1, 2,…, K}.
Весь канал можно разделить на K подканалов с помощью подхода совместного предварительного кодирования, при котором усиление каждого подканала может быть указано как X1 kX2 k, а S1 и X2 могут рассматриваться как распределение мощности. Очевидно, что распределение мощности является ключевым параметром для оптимизации релейной системы AF MIMO. После подстановки (20) и (21) в степенное ограничение (17) получаем 9p2-
очень близок по производительности к итеративному алгоритму. Далее мы предложим нижнюю границу для достижения лучшей производительности, но с немного большей вычислительной сложностью по сравнению с верхней границей.
Существуют две известные общепринятые границы, заданные как
x + y + 1 x + y + 2
x + y + xy + 1 x + y + xy + 1
x + y + 1
x + y + xy + 1 x + y + xy
где ak и bk — мощность, выделяемая k-му потоку данных в источнике и ретрансляторе соответственно.
2 и заменяя a1,k, a2,k, X1,k и X2,k в (23), задачу оптимизации можно выразить следующим образом 9ak и X2kbk в (26) являются положительными значениями в нашей системе, удобно использовать две оценки в целевой функции. Подставим (27) в целевую функцию (26) и верхнюю границу можно вычислить как ,kak + X 2,kbk + 1/
Очевидно, что указанная целевая функция не является выпуклой [10]. А именно, из (26) трудно получить оптимальное решение. Хотя Ронг и соавт. В [12] предложен итерационный алгоритм оптимального решения, вычислительная сложность которого по-прежнему очень высока. Для снижения вычислительной сложности была получена верхняя граница в виде субоптимального решения [14], где можно получить
=1 \ X ï,kak + 1
+ ■=■
X2 ,bk + 1
Эта оптимизационная задача может быть решена двумя субоптимальными решениями, т. е.
» k=Xia +1
, s.t.£ ak < P1,
и матрица предварительного кодирования реле имеет вид =
(x + y + xy)3
y2 (y + 1) — xy —xy x2 (x + 1)
h 0.
(32)
Далее мы получаем другое субоптимальное решение, которое может быть записано как 9\ X 2,kX 2,kakhk + X 2,kak + X lkhk/
+m(£ak — Pi) + hk — P2),
k=1 k=1, где и1 и и2 — множители Лагранжа. После утомительного вычисления частных производных уравнения (34) можно получить решение неизвестных параметров (a1, a2,…, ak) и (b1, b2,…, bk). Из-за частных производных в расчетах вычислительная сложность нижней границы немного выше, чем у верхней границы.
Численные результаты
В этом разделе мы анализируем полученную нижнюю границу для ретрансляционной системы AF MIMO. Предполагается, что двухканальные матрицы распределены с CN(0,1). SNR на ретрансляторе и в пункте назначения определяются как SNR = P1/o’12 и SNRd = P2/a2 соответственно. 9= h2W1(h2W1)H + INr. В схеме на основе PMF матрица W1 такая же, как (30), а W2 определяется как
tr((h2h3 )H V h2h3)
X (h2h3)
Для сравнения со схемой на основе PMF , мы принимаем Ns = Nd в следующем анализе.
Во-первых, мы рассматриваем случай одинакового количества антенн в каждом узле. Без ограничения общности считаем, что Ns = Nr = Nd = 3 и K = 2. На рис. 2 показана AMSE всех алгоритмов для фиксированного p2 = 10 дБ. Производительность BER алгоритмов показана на рис. 3. Показано, что полученная нижняя граница схемы совместного предварительного кодирования имеет лучшую производительность, чем у схемы на основе NAF или PMF. При сравнении нижней границы с верхней границей видно, что разница AMSE уменьшается по мере увеличения ОСШ, что показано на рис. 2, и две кривые почти перекрываются при ОСШ около 10 дБ. Однако производительность BER нижней границы немного отличается от верхней границы, как показано на рис. 3.9.0003
Далее рассмотрим другой случай другого количества антенн. При моделировании мы принимаем Ns = Nd = 4, Nr = 3 и K = 2. Численные результаты AMSE и BER связанных алгоритмов показаны на рис. 4 и 5 соответственно. Мы также находим, что нижняя граница по-прежнему выше, чем у предыдущих схем.
Полученная нижняя граница и верхняя граница приближаются друг к другу, особенно при высоком ОСШ. Это согласуется со случаем того же количества антенн. Это означает, что полученная нижняя граница приближается к истинной целевой кривой при высоком ОСШ. Другими словами, точность предложенной нижней границы гарантируется при увеличении отношения сигнал/шум.
Выводы
Мы представили совместную схему предварительного кодирования для системы ретрансляции AF MIMO. Мы получаем нижнюю границу как субоптимальные решения для преодоления невыпуклости целевой функции. Численные результаты показывают, что по сравнению с предыдущими схемами предложенная схема позволяет получить большой прирост производительности с точки зрения SNR. Кроме того, характеристики нижней границы приближаются к характеристикам существующей верхней границы, особенно при высоком ОСШ. Следовательно, точность предложенной нижней границы гарантируется с увеличением SNR. В нашей будущей работе мы расширим эту схему на случай несовершенной CSI с ограниченной обратной связью, что является более практичным в беспроводных ретрансляционных сетях.
Конкурирующие интересы
Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов. Благодарности
Эта работа была поддержана MEST 2015R1A2A1A05000977, NRF, Южная Корея, Национальным фондом естественных наук Китая (61201249,61359153,61272495) и проектом Brain Korea 21 PLUS, Национальным исследовательским фондом Кореи.
Сведения об авторе
1 Факультет электроники и информационных технологий, Национальный университет Чонбук, Пэкче Роуд, Чонджу, Южная Корея. 2 Школа информационных наук и технологий, Университет Дунхуа, Шанхай, Китай. 3 Школа информационных наук и инженерии, Центральный южный университет, Лушаннань-роуд, Чанша, Китай.
Получено: 20 ноября 2014 г. Принято: 7 мая 2015 г. Опубликовано в Интернете: 19 июня 2015 г.
20. Л. Сангинетти, А. А. Д’Амико, И. Ронг, Учебное пособие по оптимизации релейных систем MIMO с усилением и пересылкой. IEEE J. Selected Areas Commun. 30(8), 1331-1346 (2012)
21. Д.П. Паломар, Дж.М. Чоффи, М.
А. Лагунас, Совместное проектирование формирования луча Tx-Rx для каналов MIMO с несколькими несущими: унифицированная структура для выпуклой оптимизации. IEEE транс. Сигнальный процесс. 51 (9), 2381-2401 (2003)
22. Дж. Г. Проакис, Цифровые коммуникации. (Макгроу-Хилл, Нью-Йорк, 1995)
23. С. Бойд, Л. Ванденберг, Выпуклая оптимизация. (Cambridge University Press, Cambridge, 2004)
24. PU Sripathi, JS Lehnert, в протоколе конференции IEEE тридцать восьмой конференции Asilomar по сигналам, системам и компьютерам. Закон масштабирования пропускной способности для класса беспроводных ретрансляционных сетей, том. 2, (2004),
pp. 1333-1337
Литература
1. EC Van Der Meulen, Трехтерминальные каналы связи. Доп. заявл. Проб. 3120-154(1971)
2. Т.М. Ковер, А.Э.Л. Гамаль, Теоремы пропускной способности для канала ретрансляции. IEEE транс. Поставить в известность. Теория. 25(5), 572-584 (1979)
3. П. Гупта, П. Р. Кумар, Пропускная способность беспроводных сетей.
IEEE транс. Поставить в известность. Теория. 46(2), 388-404 (2000)
4. JN Laneman, DNC Tse, GW Wornell, Совместное разнообразие в беспроводных сетях: эффективные протоколы и поведение при отключении. IEEE транс. Поставить в известность. Теория. 50(12), 3062-3080 (2004)
5. IE Telatar, Пропускная способность многоантенных гауссовских каналов. Европейский транс. Телеком. 10(6), 585-595 (1999)
6. C Chae, TTang, RW Heath, S Cho, Ретрансляция MIMO с линейной обработкой для многопользовательской передачи в стационарных ретрансляционных сетях. IEEE транс. Сигнальный процесс. 56(2), 727-738 (2008)
7. Z Fang, Y Hua, JC Koshy, в четвертом семинаре IEEE по массиву датчиков и многоканальной обработке. Совместная оптимизация источника и реле для нерегенеративного реле MIMO, (2006), стр. 239-243
8. X Tang, Y Hua, Оптимальный дизайн нерегенеративных беспроводных реле MIMO. IEEE транс. Беспроводная связь. 6(4), 1398-1407 (2007)
9. Муньос-Медина О., Видаль Дж.
, Агустин А., Проект линейного приемопередатчика в нерегенеративных реле с информацией о состоянии канала. IEEE транс. Сигнальный процесс. 55(6), 2593-2604 (2007)
10. I Hammerstrom, A Wittneben, Схемы распределения мощности для ретрансляционных каналов MIMO-OFDM с усилением и пересылкой. IEEE транс. Беспроводная связь. 6(8), 2798-2802 (2007)
11. W Guan, H Luo, Совместная конструкция приемопередатчика MMSE в нерегенеративных релейных системах MIMO. Сообщество IEEE. Буквы. 12(7), 517-519(2008)
12. Y Rong, X Tang, Y Hua, Единая структура для оптимизации линейных нерегенеративных систем ретрансляционной связи MIMO с несколькими несущими. IEEE транс. Сигнальный процесс. 57(12), 4837-4851 (2009)
13. Y Rong, Международная конференция IEEE по коммуникациям (ICC). Нерегенеративная ретрансляционная связь MIMO с несколькими несущими, основанная на минимизации среднеквадратичной ошибки, (2009), стр. 1-5
14. Ронг И. Линейная нерегенеративная ретрансляционная связь MIMO с несколькими несущими на основе критерия MMSE.
IEEE транс. коммун. 58(7), 1918-1923 (2010)
15. А. Ихлеф, Р. Шобер, Совместная оптимизация источника и ретрансляции для стационарных приемников в многоантенных многорелейных сетях. IEEE транс. Беспроводная связь. 13(1), 62-74 (2014)
16. TX Tran, NH Tran, HR Bahrami, S Sastry, О достижимой скорости и эргодической пропускной способности многорелейных сетей NAF с CSI. IEEE транс. коммун. 62(5), 1490-1502 (2014)
17. Z Ding, T Wang, M Peng, W Wang, KK Leung, О разработке сетевого кодирования для нескольких каналов двусторонней ретрансляции. IEEE транс. Беспроводная связь. 10(6), 1820-1832 (2011)
18. Z Zhao, M Peng, Z Ding, W Wang, HH Chen, Сетевое кодирование с шумоподавлением и прямой пересылкой для систем MIMO с двусторонней ретрансляцией. IEEE транс. Вех. Технол. 63(2), 775-788 (2014)
19. С. Ядав, П. К. Упадхьяй, С. Пракрия, Оценка производительности и оптимизация двусторонней ретрансляции с источниками с несколькими антеннами. IEEE транс. Вех.
Об авторе