Impact of Channel Estimation Error on the Performance of Amplify-and-Forward Two-Way Relaying
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the impact of channel-state information (CSI) estimation error on the performance of an amplify-and-forward two-way multiple relay network has been investigated. In contrast to the existing literature, which assumes perfect self-interference cancellation, we consider imperfect self-interference cancellation at both sources that exchange information through multiple relays, and maximal-ratio combining is then applied to improve the decision statistics under imperfect signal detection. We derive the effective signal-to-noise ratio (SNR) subject to noisy channel estimation, and based on this SNR, the system outage probability is given. In addition, we derive the closed-form expression of the average system bit error rate (BER) and the asymptotic expressions for both outage probability and BER. Furthermore, instead of employing all relays, we examine the impact of imperfect CSI on a single relay selection (RS) scheme. To mitigate the negative impact of imperfect CSI, we show that power allocation (PA), by minimizing either the outage probability or the BER, can suitably be cast as the geometric-programming problem. Numerical results validate the correctness of the derived expressions and show that the adaptive-PA scheme outperforms the equal-PA scheme under the aggregated effect of imperfect CSI.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle