On the Performance and Power Optimization of Multihop Multibranch Relaying Networks With Cochannel Interferers
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study the performance of opportunistic amplify-and-forward (AF) multihop multibranch relaying networks operating in the presence of cochannel interference (CCI). We obtain exact and upper bound expressions for the end-to-end signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR), assuming transmissions over independent nonidentical Rayleigh fading channels. Afterward, the cumulative distribution function (cdf) and the probability density function (pdf) of the upper bound end-to-end SINR are investigated. According to these statistics, we obtain a lower bound closed-form expression for the outage probability. Furthermore, an approximate expression for the pdf of the end-to-end SINR is derived. Subsequently, simple expressions for the approximate error and outage probabilities are provided. These expressions deliver more understanding on the effect of the system parameters. Moreover, we address the optimization of the power allocation among the transmit nodes to enhance the overall system performance. As an optimal solution for the resource-allocation problem at hand, the adaptive power allocation minimizes the error probability under constraint on the aggregate power over the branch with the maximum SINR. It is shown that by applying the energy obtained through the optimization process, the performance of the network is improved significantly. Eventually, the accuracy of the analysis is validated by comparing the numerical results with Monte Carlo simulations, and insightful discussions are provided.
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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 | 0,000 | 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 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 ».