MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2140882775 · doi:10.1109/twc.2007.05227

Cooperative relaying in multi-antenna fixed relay networks

2007· article· en· W2140882775 sur OpenAlexaff
Abdulkareem Adinoyi, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRelayRayleigh fadingMaximal-ratio combiningComputer networkWireless networkNakagami distributionAntenna (radio)WirelessDirectional antennaFadingTelecommunicationsElectronic engineeringChannel (broadcasting)EngineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Space, cost, and signal processing constraints, among others, often preclude the use of multiple antennas at wireless terminals. This paper investigates distributed decode-and-forward fixed relays (infrastructure-based relaying) which are engaged in cooperation in a two-hop wireless network as a means of removing the burden of multiple antennas on wireless terminals. In contrast to mobile terminals, the deployment of a small number of antennas on infrastructure-based fixed relays is feasible, thus, the paper examines the impact of multiple antennas on the performance of the distributed cooperative fixed relays. Threshold-based maximal ratio combining (MRC) and threshold-based selection combining (SC) of these multiple antenna signals are studied and analyzed. It is found that the end-to-end (E2E) error performance of a network which has few relays with many antennas is not significantly worse than that which has many relays each with a fewer antennas. Obviously, the former network has a tremendous deployment cost advantage over the latter. It is also observed that the E2E error performance of a network in which the multiple antennas at relays are configured in SC fashion is not significantly worse than that in which MRC is used. For implementation, SC presents a significantly lower complexity and cost than a full-blown MRC. The analysis in this paper uses the versatile Nakagami fading channels in contrast to the Rayleigh model used in most previous works

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations256
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Wireless CommunicationsMême sujetCooperative Communication and Network CodingTravaux en français237 207