On the Effect of Outdated Channel Estimation in Variable Gain Relaying: Error Performance and PAPR
Notice bibliographique
Résumé
For the conventional three-node amplify-and-forward (AF) relaying setup, we investigate the effect of imperfect channel state information (CSI) at the relay on the overall performance. In particular, we consider variable gain (a.k.a, CSI-assisted) AF relaying and derive expressions for the outage and the error probability for the case where the relay gain is adjusted based on outdated estimates of the source-relay channel, when operating over Nakagami-m fading. For the case of Rayleigh fading in the source-relay link, we show that the results can be extended to the versatile case of imperfect CSI, where the estimation error is caused either by additive white Gaussian noise or by quantization noise. The obtained expressions are functions of the correlation coefficient between the actual source-relay channel and its corresponding estimate. We also optimize the power allocation for minimization of the outage probability under a total transmit power constraint. Numerical results reveal a considerable degradation of the overall performance, when CSI acquisition is not perfect. Moreover, it is shown that the average relay transmit power is affected when the CSI is outdated, a fact which impacts the design of variable gain relaying in practice. Since outdated CSI leads to fluctuations of the relay transmit power, we derive expressions for the complementary cumulative distribution function (CCDF) of the peak-to-average-power ratio (PAPR) at the relay. By comparing the error probability and the CCDF of the PAPR of variable gain relaying with those of fixed gain relaying, we shed some light onto the following question: How reliable has the instantaneous CSI at the relay to be for variable gain relaying to be preferable over fixed gain relaying, which requires only statistical CSI?
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».