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Enregistrement W2105361267 · doi:10.1155/wcn.2005.242

Bit Error Rate Performance Analysis of a Threshold-Based Generalized Selection Combining Scheme in Nakagami Fading Channels

2005· article· en· W2105361267 sur OpenAlexaff
Ahmed Iyanda Sulyman, M.A. Kousa

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesKing Fahd University of Petroleum and Minerals
Mots-clésFadingMaximal-ratio combiningNakagami distributionComputer scienceDiversity combiningBit error rateDiversity schemeSelection (genetic algorithm)AlgorithmDiversity gainStatisticsMathematicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The severity of fading on mobile communication channels calls for the combining of multiple diversity sources to achieve acceptable error rate performance. Traditional approaches perform the combining of the different diversity sources using either the conventional selective diversity combining (CSC), equal-gain combining (EGC), or maximal-ratio combining (MRC) schemes. CSC and MRC are the two extremes of compromise between performance quality and complexity. Some researches have proposed a generalized selection combining scheme (GSC) that combines the best branches out of the available diversity resources ( ). In this paper, we analyze a generalized selection combining scheme based on a threshold criterion rather than a fixed-size subset of the best channels. In this scheme, only those diversity branches whose energy levels are above a specified threshold are combined. Closed-form analytical solutions for the BER performances of this scheme over Nakagami fading channels are derived. We also discuss the merits of this scheme over GSC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,252 · 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.

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

Citations14
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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