Diversity Analysis of Relay Assignment in Cooperative Networks Based on Sum-Rate Criterion
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider relay assignment in cooperative networks based on the sum-rate criterion. We show that this scheme achieves full diversity, assuming that all the end-to-end (E2E) channels are independent. Our analysis is motivated by the fact that there are many algorithms in the literature to find the permutation that maximizes sum rate; however, the diversity order achieved by each user through the use of this criterion is not statistically analyzed. We perform this analysis in an amplify-and-forward (AF) relay network comprising$N$source–destination pairs and$N$relays where each relay can serve only one-source destination pair. However, the diversity analysis holds true for other network configurations where the E2E channels are independent Rayleigh fading channels. To perform this analysis, we first propose a new general method to calculate the diversity order of fading channels at a high SNR. In the previous method, the diversity order was expressed in terms of the Taylor expansion of the random SNR's probability density function (pdf) at the origin, but that method fails to calculate the diversity when the pdf is not well behaved at the origin. (The pdf is finite, but its derivative is not defined.) Our proposed method is a unifying method that works wherever the previous method works and also where the pdf of SNR is not well behaved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».