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Enregistrement W2132061279 · doi:10.1109/twc.2008.071098

On the capacity of Rayleigh fading cooperative systems under adaptive transmission

2009· article· en· W2132061279 sur OpenAlexaff
T. Nechiporenko, Khoa T. Phan, Chintha Tellambura, Ha H. Nguyen

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRayleigh fadingIndependent and identically distributed random variablesFadingUpper and lower boundsChannel capacityComputer scienceSignal-to-noise ratio (imaging)Control theory (sociology)Link adaptationTransmission (telecommunications)Fading distributionChannel (broadcasting)Topology (electrical circuits)MathematicsTelecommunicationsRandom variableStatisticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this letter, the use of adaptive source transmission with amplify-and-forward relaying is proposed. Three different adaptive techniques are considered: (i) optimal simultaneous power and rate adaptation; (ii) constant power with optimal rate adaptation; (iii) channel inversion with fixed rate. The capacity upper bounds of these adaptive protocols are derived for the amplify-and-forward cooperative system over both independent and identically distributed (i.i.d.) Rayleigh fading and non-i.i.d. Rayleigh fading environments. The capacity analysis is based on an upper bound on the effective received signal-to-noise ratio (SNR). The tightness of the upper bound is validated by the use of a lower bound and by Monte Carlo simulation. It is shown that at high SNR the optimal simultaneous power and rate adaptation and the optimal rate adaptation with constant power provide roughly the same capacity. Channel inversion is shown to suffer from a deterioration in capacity relative to the other adaptive techniques.

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)0,016
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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