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Enregistrement W1964055724 · doi:10.1109/icc.2012.6363703

Joint beamforming and antenna selection for two-way amplify-and-forward MIMO relay networks

2012· article· en· W1964055724 sur OpenAlexaff
Gayan Amarasuriya, Chintha Tellambura, Masoud Ardakani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingRelayComputer scienceMIMOPrecodingAntenna (radio)Signal-to-noise ratio (imaging)Transmission (telecommunications)Diversity gainSelection (genetic algorithm)Topology (electrical circuits)Control theory (sociology)TelecommunicationsMathematical optimizationMathematicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel joint beamforming and antenna selection strategy is proposed and analyzed for two-way multiple-input multiple-output amplify-and-forward relay networks. Specifically, this strategy selects the optimal transmit precoding and receiver filtering vectors at the two source terminals, and an optimal transmit/receive antenna at the relay terminal based on minimizing the overall outage probability. The performance of this transmission strategy is quantified by first deriving the exact cumulative distribution function of the effective signal-to-noise ratio (SNR), and thereby, evaluating the overall outage probability, its asymptotically exact high SNR approximation and achievable diversity order. For a multiple relay scenario, a joint relay, beamforming, and antenna selection strategy is proposed and analyzed as well. Interestingly, our selection strategies are optimal in the sense of the overall outage probability, and hence, in the sense of achievable diversity order as well.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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