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Enregistrement W2137214351 · doi:10.1109/pacrim.2011.6032888

On the performance of AF opportunistic relaying with adaptive transmission over Rayleigh fading channels

2011· article· en· W2137214351 sur OpenAlexaff
Mohammad Torabi, David Haccoun, Jean‐François Frigon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRayleigh fadingFadingComputer scienceLink adaptationSpectral efficiencyTransmission (telecommunications)Quadrature amplitude modulationChannel (broadcasting)Channel capacityBit error rateElectronic engineeringControl theory (sociology)TelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze the performance of the amplify-and-forward (AF) opportunistic relaying technique in cooperative systems with adaptive transmission over Rayleigh fading channels. We first consider four adaptive transmission techniques: optimal power and rate adaptation, constant power with optimal rate adaptation, truncated channel inversion with fixed rate, and total channel inversion with fixed rate. We present closed-form expressions for the average channel capacity and outage probability for each adaptation policy. We then consider a rate-adaptive M-QAM modulation technique and we derive closed-form expressions for the average spectral efficiency, outage probability and the average bit error rate. Using numerical evaluations the performances of different cases are compared to show the advantages of each adaptive modulation policy in conjunction with the opportunistic relaying in a cooperative communication over Rayleigh fading channels.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,152 · 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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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