A two-hop equalize-and-forward relay scheme in OFDM-based wireless networks over multipath channels
Notice bibliographique
Résumé
Relay communications have attracted increasing research attentions as a cost-effective technique to improve spatial diversity, service coverage, and energy efficiency in wireless networks. However, existing relay schemes e.g., amplify-and-forward and decode-and-forward DF schemes still face several major challenges, particularly the accumulation of multipath channels effect in AF and long processing latency in DF. To address these issues, we propose a novel equalize-and-forward EF relay scheme to enhance the retransmission reliability while maintaining low processing delay at the relay node. In particular, the proposed EF relay estimates and equalizes the channel between source and relay to eliminate the channel accumulation effect without signal regeneration. To further reduce the relay processing time, the channel estimation and equalization in the proposed EF design are performed in parallel. The proposed equalization is realized by presetting the equalizer coefficients with the current channel response that is predicted in parallel using multiple past channel responses. Numerical results show that the proposed EF relay scheme can achieve comparable symbol error rate performance as the DF relay with much less relay latency. In addition, the EF relay exhibits low outage probability at the same data rate as compared with traditional amplify-and-forward and DF schemes. schemes. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».