Joint Optimal Threshold-Based Relaying and ML Detection in Network-Coded Two-Way Relay Channels
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we address the problem of joint optimal threshold-based relaying and maximum likelihood (ML) detection in network-coded cooperative systems. The purpose of using threshold-based relaying is to circumvent the impact of error propagation, which could lead to degrading the system diversity. For simplicity, we consider a simple network comprising two source nodes and one relay node. The relay operates in the decode-and-forward (DF) mode and employs binary network coding. The communication between the two source nodes is bidirectional, resulting in a two-way relay channel. We assume binary phase shift keying (BPSK) signaling. For a given log-likelihood ratio (LLR)-based threshold used at the relay, we derive the ML detector at the destination assuming that the destination has full knowledge of the locations of the blocked bits at the relay. We then derive an expression for the corresponding end-to-end (E2E) bit error rate (BER) performance, which is used to find the optimal threshold. We also derive two practical discontinuous transmission detectors at the destination for the purpose of identifying whether the relay is forwarding or not. The performance of one of the detectors is similar to that when the destination knows the locations of the blocked bits, whereas the performance of the other detector suffers some performance degradation. We present several numerical examples that illustrate the efficacy of the proposed scheme as compared to existing schemes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».