Adaptive Multiple Relay Selection Scheme for Cooperative Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose an output-threshold multiple relay selection scheme for dual-hop multi-branch cooperative wireless networks. The proposed scheme selects the first L <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">c</sub> arbitrary ordered relays out of L relays such that the maximal ratio combined signal-to-noise-ratio (SNR) of the L <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">c</sub> relayed paths and the direct path barely exceeds a preset threshold. Closed-form expressions are derived for the cumulative distribution function, the probability density function, and the moment generating function of an output SNR upper bound for independent and identically distributed Rayleigh fading. Lower bounds for the outage probability, the average symbol error rate, and the average number of selected relays are also derived. Moreover, upper bounds for the average output SNR and the ergodic capacity are also derived. The analytical results are verified via the Monte-Carlo simulation. The performance of our proposed scheme is compared to that of the existing relay selection schemes. The proposed schemes provide more flexibility in utilizing bandwidth and spatial diversity in cooperative wireless networks.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».