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Enregistrement W1937742704 · doi:10.48550/arxiv.1802.03809

RF-based Energy Harvesting in Decode-and-Forward Relaying Systems: Ergodic and Outage Capacities

2018· preprint· en· W1937742704 sur OpenAlexaff
Yanju Gu, Sonia Aı̈ssa

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy harvestingComputer scienceRelayEnergy (signal processing)Interference (communication)WirelessThroughputDecoding methodsSingle antenna interference cancellationPower (physics)Channel (broadcasting)Electronic engineeringComputer networkTelecommunicationsEngineeringMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radio-frequency energy harvesting constitutes an effective way to prolong the lifetime of wireless networks, wean communication devices off the battery and power line, benefit the energy saving and lower the carbon footprint of wireless communications. In this paper, an interference aided energy harvesting scheme is proposed for cooperative relaying systems, where energy-constrained relays harvest energy from the received information signal and co-channel interference signals, and then use that harvested energy to forward the correctly decoded signal to the destination. The time-switching scheme (TS), in which the receiver switches between decoding information and harvesting energy, as well as the power-splitting scheme (PS), where a portion of the received power is used for energy harvesting and the remaining power is utilized for information processing, are adopted separately. Applying the proposed energy harvesting approach to a decode-and-forward relaying system with the three-terminal model, the analytical expressions of the ergodic capacity and the outage capacity are derived, and the corresponding achievable throughputs are determined. Comparative results are provided and show that PS is superior to TS at high signal-to-noise ratio (SNR) in terms of throughput, while at low SNR, TS outperforms PS. Furthermore, considering different interference power distributions with equal aggregate interference power at the relay, the corresponding system capacity relationship, i.e., the ordering of capacities, is obtained.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,118 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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