MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2147317567 · doi:10.1109/tcomm.2009.09.070577

Antenna/relay selection for coded cooperative networks with AF relaying

2009· article· en· W2147317567 sur OpenAlexaff
Mohamed Elfituri, Ali Ghrayeb, Walaa Hamouda

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayComputer scienceBit error rateSelection (genetic algorithm)Transmission (telecommunications)Antenna (radio)Phase-shift keyingRelay channelElectronic engineeringReliability (semiconductor)Cooperative diversityTelecommunicationsDecoding methodsTopology (electrical circuits)FadingEngineeringPower (physics)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider antenna/relay selection for coded cooperative networks in an effort to improve their end-to-end performance by improving the detection reliability at the relay nodes. Considering amplify-and-forward (AF) relaying, we analyze a previously proposed distributed coded cooperation scheme in conjunction with antenna/relay selection. Specifically, we derive upper bounded expressions for the bit error rate assuming M-ary phase shift keying (M-PSK) transmission. Our analytical results show that the maximum diversity order of the system is maintained for the entire range of symbol error rate of interest, unlike the case without antenna/relay selection. Several numerical and simulation results are presented to demonstrate the efficacy of the proposed scheme.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

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