Improved OFDMA uplink Frequency offset Estimation via Cooperative Relaying: AF or DcF?
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates the performance improvement in orthogonal frequency-division multiplexing access (OFDMA) uplink frequency offset estimation achieved with cooperative relaying. The transmission of each source node (node S) can be improved by optimizing the diversity gain through exploiting the cooperation of the other nodes (cooperative relays), and the relays can operate in either the amplify-and-forward (AF) or decode-and-compensation-and-forward (DcF) mode. One or more than one geographically closely located mobile nodes comprise a cooperative group (CG), and the nodes of the same CG cooperate with each other. In each transmission, the role of the relay is to "help" the source node transmit its training sequence, or, in other words, the relay creates a parallel route between the source node and the destination terminal to improve the reliability of the transmission of S. In the proposed cooperative scheme, the total power used to transmit each training sequence, including that consumed in node S and the relay, is kept constant. Based on the interference analysis, the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) in both the relay and the destination terminal are derived. The AF mode's cooperative scheme always outperforms that of the DcF mode in terms of frequency offset estimation accuracy due to the estimation error propagation in the latter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».