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Enregistrement W2083960084 · doi:10.1109/wcsp.2010.5633639

Non-regenerative MIMO relaying strategies — from single to multiple cooperative relays

2010· article· en· W2083960084 sur OpenAlexaff
Chao Zhao, Benoı̂t Champagne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayMIMOComputer scienceBit error rateSignal-to-noise ratio (imaging)Channel (broadcasting)Ergodic theoryRelay channelAlgorithmMaximal-ratio combiningElectronic engineeringDecoding methodsControl theory (sociology)TelecommunicationsMathematicsEngineeringFadingPower (physics)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we study the performance of various amplify-and-forward (AF) relaying strategies in terms of ergodic capacity and bit-error-rate (BER) for single-user MIMO channels with single and multiple relays. We first consider some hybrid methods for the single-relay channel and compare their performance with previously proposed methods under various signal-to-noise ratio (SNR) regimes. We then extend these hybrid methods to multiple-relay channels and unveil that they can exceed SVD-based optimum methods in this case. Finally, we propose new multiple-relay strategies based on a cooperative minimum mean square error (CMMSE) criterion. Through simulations, we show that the new hybrid methods can outperform existing ones in the multiple-relay channel, at the price of a slight increase in implementation complexity.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,580
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,238 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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