Performance analysis of a multi‐hop power line communication system over log‐normal fading in presence of impulsive noise
Notice bibliographique
Résumé
The authors present a study on the end‐to‐end average bit error rate (BER), the average channel capacity and the outage performance of a multi‐hop power line communication (PLC) system equipped with decode‐and‐forward (DF) relays. To combat the issue of distance dependent signal attenuation, multi‐hop data transmission has recently been introduced for PLC systems. However, apart from the distance dependent signal attenuation, PLC systems also suffer from (i) the variation in signal amplitude (fading) because of reflections and (ii) impulsive noise. Thus, in this study, the channel for each hop of the multi‐hop PLC system is modelled by a log‐normal fading amplitude, which is clubbed to a distance dependent signal attenuation factor. To consider the effect of the impulsive noise along with the background noise, the additive noise at each node is modelled by a Bernoulli–Gaussian process. Analytical expressions for the end‐to‐end average BER for binary phase‐shift keying, the average channel capacity and the outage probability are obtained. The merit of the multi‐hop PLC system over a conventional direct transmission PLC system for fixed transmission power is shown through numerical results. The authors' results show that with increasing number of DF relays, the end‐to‐end average BER, the average channel capacity and the outage performance improve.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».