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Enregistrement W2014713998 · doi:10.1109/pimrc.2013.6666261

Sum-rate performance and impact of self-interference cancellation on full-duplex wireless systems

2013· article· en· W2014713998 sur OpenAlexaff
Sanjeewa Herath, Tho Le‐Ngoc

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFull-Duplex Wireless Communications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmitterChannel state informationInterference (communication)Signal-to-noise ratio (imaging)ResidualDuplex (building)Channel (broadcasting)CrossoverUpper and lower boundsTelecommunicationsAlgorithmComputer scienceMathematicsWirelessStatisticsMathematical analysisChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider full-duplex (FD) bidirectional communication between a pair of nodes and investigate the impact of residual self-interference on sum-rate performance. We first analyze a situation where channel state information is available only at receiver (CSIR). For this case, we derive an exact expression and a lower bound to the sum-rate performance of FD and hence characterize the effect of residual self-interference. The study shows that, FD sum-rate performance is limited by the effective signal-to-residual self-interference power ratio (effective SIR). In particular, for a fixed effective SIR, FD achieves almost twice the sum-rate of half-duplex (HD) in low signal-to-noise ratio (SNR) regimes whilst FD performance is surpassed by HD in high SNR regions. A closed-form approximation to this crossover SNR is derived. We then investigate the sum-rate of FD assuming channel state information is available to both transmitter and receiver (CSIT). Comparison of FD sum-rates of CSIR and CSIT shows that, in low SNR regions, a significant benefit can be achieved with CSIT while the gain is small in high SNR levels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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