Moments Based Framework for Performance Analysis of One-Way/Two-Way CSI-Assisted AF Relaying
Notice bibliographique
Résumé
When analyzing system performance of conventional one-way relaying or advanced two-way relaying, these two techniques are always dealt with separately and, thus, their performance cannot be compared efficiently. Moreover, for ease of mathematical tractability, channels considered in such studies are generally assumed to be subject to Rayleigh fading or to be Nakagami-m channels with integer fading parameters, which is impractical in typical urban environments. In this paper, we propose a unified moments-based framework for general performance analysis of channel-state-information (CSI) assisted amplify-and-forward (AF) relaying systems. The framework is applicable to both one-way and two-way relaying over arbitrary Nakagami-m fading channels, and it includes previously reported results as special cases. Specifically, the mathematical framework is firstly developed under the umbrella of the weighted harmonic mean of two Gamma-distributed variables in conjunction with the theory of Padé approximants. Then, general expressions for the received signal-to-noise ratios of the users in one-way/two-way relaying systems and the corresponding moments, moment generation function, and cumulative density function are established. Subsequently, the mathematical framework is applied to analyze, compare, and gain insights into system performance of one-way and two-way relaying techniques, in terms of outage probability, average symbol error probability, and achievable data rate. All analytical results are corroborated by simulation results as well as previously reported results whenever available, and they are shown to be efficient tools to evaluate and compare system performance of one-way and two-way relaying.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».