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Enregistrement W2121425660 · doi:10.1186/1687-1499-2011-65

Multihop relaying and multiple antenna techniques: performance trade-offs in cellular systems

2011· article· en· W2121425660 sur OpenAlexafffund
Kevin R. Jacobson, Witold A. Krzymień

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer sciencePath lossCellular networkSpectral efficiencyInterference (communication)Antenna (radio)Computer networkWirelessEnhanced Data Rates for GSM EvolutionThroughputWireless networkSignal-to-interference-plus-noise ratioCellular communicationChannel (broadcasting)Electronic engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two very important and active areas of wireless research are multihop relaying and multiple antenna techniques. Wireless multihop relaying can increase the aggregate network data capacity and improve coverage of cellular systems by reducing path loss, mitigating shadowing, and enabling spatial reuse. In particular, multihop relaying can improve the throughput for mobiles suffering from poor signal to interference and noise ratio at the edge of a cell and reduce cell size to increase spectral efficiency. On the other hand, multiple antenna techniques can take advantage of scattering in the wireless channel to achieve higher capacity on individual links. Multiple antennas can provide impressive capacity gains, but the greatest gains occur in high scattering environments with high signal to interference and noise ratio, which are not typical characteristics of cellular systems. Emerging standards for fourth generation cellular systems include both multihop relaying and multiple antenna techniques, so it is necessary to study how these two work jointly in a realistic cellular system. In this paper, we look at the joint application of these two techniques in a cellular system and analyze the fundamental tradeoff between them. In order to obtain meaningful results, system performance is evaluated using realistic propagation models.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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