Performance Analysis of Multi-Branch Decode-and-Forward Cooperative Diversity Networks over Nakagami-m Fading Channels
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the performances analysis of cooperative-diversity networks using adaptive decode-and-forward (DF) relaying over independent non-identical flat Nakagami-m fading channels is investigated. We derive closed-form expressions for the error probability, outage probability and average channel capacity, and analyze their dependence on the channel parameters. In adaptive DF relaying, among M relays that can participate, only C relays (C les M), with good channels to the source, decode and forward (retransmit) the source information to the destination. Then, the destination combines the direct and the indirect signals using maximum ratio combining (MRC) technique. We derive a closed-form expression for the the moment generating function (MGF) of the total signal-to-noise ratio (SNR) at the destination node. Then, we find a closed-form expression for the probability density function (PDF) of the total SNR at the destination. This PDF is used to derive the closed-form expressions of the performance metrics. Computer simulations are used to validate our analytical results. Results show the significant performance improvement due to the use of the adaptive DF cooperative diversity. Also, results indicate that increasing the number of relays will not always decrease the outage probability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».