Selective DF relaying in multi-relay networks with different modulation levels
Notice bibliographique
Résumé
Despite the rich literature on cooperative networks, employment of different modulation levels by the source and relay terminals has not been investigated thoroughly from the physical layer perspective. In this paper, we investigate the bit error rate (BER) performance of selective relaying in a multi-relay decode-and-forward cooperative network where the source and the relays transmit using different modulation levels. Specifically, we derive a closed form expression for the end-to-end (uncoded) BER. To draw further insights on the BER performance, we also provide a simpler approximate BER expression that is accurate in the high signal-to-noise ratio regime. Finally, simulation results are presented to verify the analytical results. The derived BER expressions can be utilized in various other scenarios in which the destination selects the best signal (in terms of minimizing BER) among a set of signals which use different modulation levels. The set of signals to choose from may have already been received through orthogonal channels (selection combining), or this signal set may correspond to a set of “candidate” transmissions. The latter scenario is often referred to as selective transmission; applications of this scenario include selective relaying (the setting in this paper), fast base-station selection, and coordinated multipoint transmission and reception (CoMP).
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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 ».