Asymptotic Performance of Energy Detector in Fading and Diversity Reception
Notice bibliographique
Résumé
Missed-detection probability expressions for energy detectors often involve infinite series and do not provide quick insights into the effects of operating conditions. To overcome these limitations, we develop novel asymptotic analyses by proposing an approximate probability density function (PDF) of a random variable β, which, in general, can characterize fading channels in diverse operating conditions. The coefficients of the proposed approximate PDF of β are obtained by matching the coefficients of the approximate PDF's series expansion (or coefficients of the approximate PDF's moment generating function (MGF)) with those of the exact PDF (or MGF) of β. By using the proposed approximation, a unified closed-form asymptotic missed-detection probability is derived. Its usefulness is then demonstrated for fading channels without and with antenna diversity, for cooperative detection, and in co-channel interference. For each case, the sensing gain, which reveals the effect of the operating conditions on the detection performance, is determined explicitly. Furthermore, the asymptotic complementary area under the receiver operating characteristic curve, an alternative performance metric, is derived, and found to reveal the sensing gain. Numerical results verify the accuracy of our derived asymptotic expressions over a wider signal-to-noise ratio (SNR) range compared to the existing asymptotic solution, which is accurate only for high SNRs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».