Moments Based Framework for Performance Analysis of One-Way/Two-Way CSI-Assisted AF Relaying
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
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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