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Enregistrement W2126417905 · doi:10.1109/ccece.2008.4564590

Throughput enhancement in cooperative diversity wireless networks using adaptive modulation

2008· article· en· W2126417905 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueConference proceedings - Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThroughputDiversity gainComputer scienceCooperative diversityRayleigh fadingLink adaptationFadingSignal-to-noise ratio (imaging)Modulation (music)Diversity combiningDiversity schemeComputer networkAntenna diversityTransmission (telecommunications)Electronic engineeringWirelessTelecommunicationsChannel (broadcasting)EngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the throughput performance of cooperative diversity wireless networks using adaptive modulation over Rayleigh fading channels. Cooperative diversity is achieved by utilizing neighbouring terminals as relays. These relays can generate copies of the same signal, which can provide spatial diversity gain and signal-to-noise ratio (SNR). The main drawback of cooperative diversity is the throughput loss due to the extra resources needed for relaying. Therefore, throughput is greatly reduced. In this paper, the adaptive modulation is used to convert the obtained SNR gain to throughput gain to compensate for the throughput loss. Results show that the use of adaptive modulation in cooperative diversity networks not only compensates for the throughput loss but also achieves considerable throughput gain compared with the classical system with direct transmission only.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,173 · 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