Node Switching Rates of Opportunistic Relaying and Switch-and-Examine Relaying in Rician and Nakagami-m Fading
Notice bibliographique
Résumé
In opportunistic relaying systems, only the relay with best channel condition among K relays is selected to take part in cooperation. This setup efficiently achieves diversity gain. However, the high switching rate of such systems may be undesirable due to practical implementation issues, for example, the corruption of the data signal by receiver switching transients, channel estimation and synchronization failures due to excessive switching as well as network control switching overheads which increase with increased switching. Recently, switch-and-examine relaying whose main advantage is its low switching rate, was proposed as a low complexity suboptimal alternative to opportunistic relaying. Meanwhile, comparisons of the switching rates of opportunistic and switch-and-examine schemes have been undertaken only for the case of Rayleigh fading. The switching rates of opportunistic relaying and switch-and-examine relaying systems with two or more relays operating under Rician and Nakagami-m fading are obtained in closed-form or single integral expressions. Results for independent and identically distributed fading links are obtained for the case of multiple relays and additionally for independent but not identically distributed fading links for the two relays case. The closed-form solutions explicitly depend on the Doppler frequency of the fading.
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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 ».