Exact Capacity Analysis of Rate Adaptive Power Nonadaptive Multibranch Multihop Decode-and-Forward Relaying Networks
Notice bibliographique
Résumé
The capacity of rate adaptive, power nonadaptive, multibranch, multihop, decode-and-forward relaying networks is analyzed for ergodically fading channels. Different cases of superimposed, selection, and orthogonal relaying are investigated. Parallel channel coding and repetition coding are considered for each case. Closed-form expressions for the maximum instantaneous achievable rates are obtained for each case. The distribution functions of the maximum instantaneous achievable rates for a source-relay-symmetric (S-R-sym.), relay-destination-symmetric (R-D-sym.) case are evaluated. The ergodic capacity of rate adaptive, power nonadaptive, multibranch, dual-hop networks in the S-R-sym., R-D-sym. case with no-source-destination-link assumption is derived for Rayleigh fading. It is observed that parallel channel coding gain can attain as much as 1 bit improvement for the examples considered. Increasing the number of branches deteriorates the performance of the orthogonal relaying scheme, but improves the performances of the other schemes albeit with diminishing returns. The performances of all schemes degrade rapidly as the number of hops per branch increases, such that no scheme is more energy efficient than direct transmission for more than three hops per branch.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».