MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2142402258 · doi:10.1109/lcomm.2013.090213.131493

Opportunistic Cooperative Communication in the Presence of Co-Channel Interferences and Outdated Channel Information

2013· article· en· W2142402258 sur OpenAlexaff
Yanju Gu, Salama Ikki, Sonia Aı̈ssa

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensLakehead UniversityInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChannel state informationComputer scienceChannel (broadcasting)Interference (communication)Co-channel interferenceCooperative diversitySignal-to-noise ratio (imaging)Energy (signal processing)Coding (social sciences)FadingDiversity schemeTelecommunicationsProbability of errorMaximal-ratio combiningTopology (electrical circuits)AlgorithmMathematicsWirelessStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the impacts of co-channel interference and outdated channel state information (CSI), two main issues in practical operating environment, on the performance of opportunistic decode-and-forward cooperative networks. First, the distribution function of the effective signal-to-interference-plus-noise ratio at the end receiver is derived. Then, exact closed-form expressions for the error and outage probabilities are obtained. Furthermore, simple asymptotic expressions for the error probability, which explicitly show the coding and the diversity gains, are derived and discussed. In particular, it is demonstrated that the diversity order of the system is reduced to unity when CSI is outdated, and to zero when the ratio of the interference energy to the signal energy is constant.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations42
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Communications LettersMême sujetCooperative Communication and Network CodingTravaux en français237 207