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Enregistrement W1512925748 · doi:10.1109/icc.2015.7248816

Novel retransmission scheme for energy harvesting transmitter and receiver

2015· article· en· W1512925748 sur OpenAlexaff
Animesh Yadav, Mathew Goonewardena, Wessam Ajib, Halima Elbiaze

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetransmissionComputer scienceAutomatic repeat requestTransmitterNetwork packetComputer networkDecoding methodsTransmission (telecommunications)Selective Repeat ARQHybrid automatic repeat requestReal-time computingChannel (broadcasting)AlgorithmTelecommunications linkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider a point-to-point wireless link with automatic repeat request (ARQ) based packet transmission where both the transmitter and receiver nodes are energy harvesting (EHNs). Transmitter EHN has access to low-grade channel state information (CSI) as it is implicitly obtained from ARQ feedback. Furthermore, signal processing tasks such as sampling and decoding at the receiver EHN can be interrupted if there is insufficient energy in the battery that cause loss of packet and wastage of harvested energy both at the transmitter and receiver EHNs. We propose selective sampling (SS) scheme where only part of the transmitted packet is sampled and stored depending on the receiver nodes stored energy. SS information (SSI) is then fed back to the transmitter. Packet decoding is not performed until full packet is constructed. Hence, we modify the conventional ARQ messages, i.e., ACK/NAK by adding few more bits to carry additional SSI as well. Another objective is to find the optimal power allocation policy to adapt to the low-grade CSI and SSI available at the transmitter such that harvested energy can be utilized efficiently especially at the receiver. Furthermore, using a decision-theoretic framework, we propose greedy power allocation scheme to evaluate the performance of the proposed retransmission scheme. In numerical examples, we illustrate that our proposed scheme has lower average packet transmission time and packet drop probability (PDP) compared to the equal power allocation and greedy power allocation with conventional retransmission scheme.

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 enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,180 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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