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Enregistrement W2023115409 · doi:10.1109/twc.2014.022114.130369

Linear Transceiver Design for Nonorthogonal Amplify-and-Forward Protocol Using a Bit Error Rate Criterion

2014· article· en· W2023115409 sur OpenAlexaff
Qasim Zeeshan Ahmed, Ki‐Hong Park, Mohamed‐Slim Alouini, Sonia Aı̈ssa

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransceiverComputer scienceBit error rateDetectorIdleAlgorithmAntenna diversityMinimum mean square errorChannel (broadcasting)Decoding methodsReal-time computingElectronic engineeringComputer networkTelecommunicationsWirelessMathematicsStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ever growing demand of higher data rates can now be addressed by exploiting cooperative diversity. This form of diversity has become a fundamental technique for achieving spatial diversity by exploiting the presence of idle users in the network. This has led to new challenges in terms of designing new protocols and detectors for cooperative communications. Among various amplify-and-forward (AF) protocols, the half duplex non-orthogonal amplify-and-forward (NAF) protocol is superior to other AF schemes in terms of error performance and capacity. However, this superiority is achieved at the cost of higher receiver complexity. Furthermore, in order to exploit the full diversity of the system an optimal precoder is required. In this paper, an optimal joint linear transceiver is proposed for the NAF protocol. This transceiver operates on the principles of minimum bit error rate (BER), and is referred as joint bit error rate (JBER) detector. The BER performance of JBER detector is superior to all the proposed linear detectors such as channel inversion, the maximal ratio combining, the biased maximum likelihood detectors, and the minimum mean square error. The proposed transceiver also outperforms previous precoders designed for the NAF protocol.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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