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Enregistrement W2021924106 · doi:10.1049/iet-com.2012.0596

Performance analysis of adaptive <i>M</i> ‐ary quadrature amplitude modulation for amplify‐and‐forward opportunistic relaying under outdated channel state information

2013· article· en· W2021924106 sur OpenAlexafffund
Mohammad Torabi, Jean‐François Frigon, David Haccoun

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChannel state informationQuadrature (astronomy)Adaptive quadratureChannel (broadcasting)Computer scienceAmplitudeAmplitude modulationQuadrature amplitude modulationModulation (music)TelecommunicationsElectronic engineeringControl theory (sociology)PhysicsWirelessFrequency modulationBandwidth (computing)AcousticsEngineeringBit error rateArtificial intelligenceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of outdated channel state information (CSI) on the performance of variable‐rate adaptive M ‐ary quadrature amplitude modulation in amplify‐and‐forward (AF) opportunistic relaying systems over time‐variant Rayleigh fading channels is analysed. Two rate‐adaptive modulation techniques are considered. In the first scheme, the relay and the transmission rate are selected according to the CSI at the receiver side. In the second scheme, whereas selection of the relay is based on the receiver's CSI, the transmission rate is selected based on the predicted CSI at the transmitter after the feedback delay. The impact of imperfect CSI prediction on the system performance is also evaluated. For each scheme, analytical expressions are derived for the average spectral efficiency, outage probability and the average bit‐error rate under outdated CSI. Using numerical evaluations the performances of the considered rate‐adaptive modulation schemes are analysed to illustrate the impact of outdated CSI on AF opportunistic relaying systems.

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)0,000
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 enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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