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Enregistrement W2109714708 · doi:10.1109/jsac.2007.070219

Joint optimization of relay-precoders and decoders with partial channel side information in cooperative networks

2007· article· en· W2109714708 sur OpenAlexaff
Zhihang Yi, Il‐Min Kim

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal on Selected Areas in Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayComputer scienceChannel state informationBeamformingRelay channelDecoding methodsTerminal (telecommunication)Channel (broadcasting)Computer networkTransmission (telecommunications)Joint (building)TelecommunicationsWirelessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We jointly optimize the relay-precoders and decoders with full or partial channel side information (CSI) in a cooperative network. Specifically, three different CSI assumptions are considered: 1) full CSI at the destination terminal and the relay terminals; 2) full CSI at the destination terminal and partial CSI at the relay terminals; 3) partial CSI at the destination terminal and the relay terminals. We show that, under the assumption of full CSI at the destination terminal and the relay terminals, the optimum relay-precoder is the cooperative transmission beamforming and the optimum decoder is a maximum ratio combiner. Under the two partial CSI assumptions, the optimum relay-precoders and decoders work in a fashion of channel selection. It is demonstrated that the proposed optimum relay-precoders and decoders improve the performance considerably

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations185
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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