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Enregistrement W2095463130 · doi:10.1155/2010/956721

Impact of Antenna Correlation on a New Dual-Hop MIMO AF Relaying Model

2010· article· en· W2095463130 sur OpenAlexaff
Gayan Amarasuriya, Chintha Tellambura, Masoud Ardakani

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayCumulative distribution functionMoment-generating functionComputer scienceHop (telecommunications)MIMOMonte Carlo methodTopology (electrical circuits)Diversity gainAntenna (radio)TelecommunicationsStatisticsProbability density functionAlgorithmMathematicsChannel (broadcasting)PhysicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel system model is proposed for the dual-hop multiple-input multiple-output amplify-andforward relay networks, and the impact of antenna correlation on the performance is studied. For a semiarbitrary correlated source-relay channel and an arbitrary correlated relay-destination channel, the complementary cumulative distribution function (CCDF) and the moment-generating function (MGF) approximations of the end-to-end signal-to-noise ratio (SNR) are derived. The outage probability, the average symbol error rate (SER), and the ergodic capacity approximations are also derived. Two special cases are treated explicitly: (1) dual-antenna relay and multiple-antenna destination and (2) uncorrelated antennas at the relay and correlated antennas at the destination. For the first case, the CCDF, the MGF and the average SER of an upper bound of the end-to-end SNR are derived in closed-form. For the second case, the CCDF, the MGF, the average SER, and the moments of SNR are derived in closed-form; as well, the high SNR approximations for the outage probability and the average SER are derived, and the diversity gain and coding gain are developed. Extensive numerical results and Monte Carlo simulation results are presented to verify the analytical results and to quantify the detrimental impact of antenna correlations on the system performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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