Performance and Optimization of Amplify-and-Forward Cooperative Diversity Systems in Generic Noise and Interference
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.
Notice bibliographique
Résumé
Cooperative diversity systems have received significant attention recently as a distributed means of exploiting the inherent spatial diversity of wireless networks. In this paper, we consider a cooperative diversity system consisting of a source, a destination, and multiple single-hop amplify-and-forward relays, and provide a mathematical framework for the asymptotic analysis of this system in generic noise and interference for high signal-to-noise ratios. Assuming independent Rayleigh fading for all links in the network and orthogonal relay-destination channels, we obtain simple and elegant closed-form expressions for the asymptotic symbol and bit error rates valid for arbitrary linear modulation formats, arbitrary numbers of relays, and arbitrary types of noise and interference with finite moments including co-channel interference, ultra-wideband interference, impulsive ε-mixture noise, generalized Gaussian noise, and Gaussian noise. Furthermore, we exploit the derived analytical error rate expressions to develop power allocation, relay selection, and relay placement schemes that are asymptotically optimal in environments with generic noise and interference. In general, the power allocation problem results in a geometric program which can be solved efficiently numerically. For the special case of only one relay, we provide a closed-form result for the optimal power allocation. Simulation results confirm our analysis and illustrate that, in non-Gaussian noise, the proposed power allocation, relay selection, and relay placement schemes lead to large performance gains compared to their conventional counterparts optimized for Gaussian noise.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle