Max–min relay selection in bidirectional cooperative networks with imperfect channel estimation
Notice bibliographique
Résumé
The authors study the performance of wireless bidirectional relay-assisted networks in the presence of imperfect channel state information, where two end-source terminals S1 and S2 communicate with the assistance of M relay terminals Rj's. The max–min relay selection criterion is used to select the best relay that maximises the minimum signal-to-noise ratio of the links S1 → Rj → S2 and S2 → Rj → S1 over all relay terminals. The authors investigate the impact of imperfect channel estimation on the outage probability Pout of the system by means of the correlation coefficient pSi of the estimated channel gains and their actual values. Furthermore, the authors show that in a bidirectional relay-assisted network neither of the links S1 → Rj → S2 and S2 → Rj → S1 dominates the performance of the system. Instead, the performance is determined by the average performance of the two links, based on that the authors then discuss the power allocation in such networks. The authors demonstrate that in order to minimise Pout of the entire system, increasing the transmission power of the link with better estimation cannot compensate for the effect of the worse link and therefore the optimum power allocation with the least complexity is to transmit at each source terminals S1 and S2 with equal powers. Numerical results are also presented to corroborate the analytical expressions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».