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Enregistrement W2072997002 · doi:10.1109/tcomm.2013.052013.120900

Ergodic Capacity Analysis for Interference-Limited AF Multi-Hop Relaying Channels in Nakagami-m Fading

2013· article· en· W2072997002 sur OpenAlex
Imène Trigui, Sofiène Affes, Alex Stéphenne

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingNakagami distributionErgodic theoryTopology (electrical circuits)Computer scienceInterference (communication)Moment-generating functionChannel capacityCo-channel interferenceMathematicsTelecommunicationsChannel (broadcasting)Random variableStatisticsCombinatoricsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An analytical characterization of the ergodic capacity of interference-limited multihop wireless networks with amplify-and forward (AF) relaying is presented. In our analysis, we consider that transmissions are performed over Nakagami-m fading where channel state information is only known at the receiving terminals. We derive an exact expression for the ergodic capacity by exploiting the moment generating function (MGF) of the inverse signal-to-interference ratio (SIR). The result is applicable for arbitrary numbers of interfering signals at the receiving terminals and can be efficiently evaluated. Furthermore, considering the special case of dual-hop transmission, we propose a more refined characterization where the high-SIR capacity is expanded as an affine function. The zero-order term or the power offset for which we find insightful closed-form expressions, is shown to play a chief role in understanding the impact of interference and power on the system's capacity. Finally, some simulation results sustaining our analysis are provided.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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