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Enregistrement W2099536161 · doi:10.1109/twc.2010.03.070065

Performance analysis and power allocation for M-QAM cooperative diversity systems

2010· article· en· W2099536161 sur OpenAlexaff
Veluppillai Mahinthan, J.W. Mark, Xuemin Shen

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayCooperative diversityComputer scienceQAMQuadrature amplitude modulationSignal-to-noise ratio (imaging)Diversity gainWirelessTransmitter power outputChannel (broadcasting)TelecommunicationsBit error rateElectronic engineeringPower (physics)Computer networkControl theory (sociology)FadingEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An adaptive regenerate and forward cooperative diversity (CD) system using quadrature amplitude modulation (QAM) for a two-user cooperation is proposed. The proposed system can achieve a maximum diversity order of two. The bit error probability (BEP) of a CD system depends primarily on the quality of the inter-user channel and user-to-destination channels, and the transmitted power of the cooperating users. Expressions which characterize the asymptotic behavior of the BEP as a function of the received signal-to-noise ratio (SNR) at the relay and the destination are derived. The transmit power is allocated optimally between the source and the relay according to the channel qualities and the CD system employed to achieve a prescribed BEP. Three power allocation strategies, each for a specific wireless communication scenario, which optimize the power consumption of the proposed CD system are introduced. The cooperative region, corresponding to each power allocation scheme, within which the partners must be located in order to yield a specified cooperative energy gain, is determined.

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)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations25
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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