Performance Analysis of Incremental Relaying Cooperative Diversity Networks over Rayleigh Fading Channels
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cooperative diversity networks have recently been proposed as a way to form virtual antenna arrays without using collocated multiple antennas. Cooperative diversity networks use the neighbor nodes to assist the source by sending the source information to the destination for achieving spatial diversity. Regular cooperative diversity networks make an inefficient use of the channel resources because relays forward the source signal to the destination every time regardless of the channel conditions. Incremental relaying cooperative diversity has been proposed to save the channel resources by restricting the relaying process to the bad channel conditions only [1]. Incremental relaying cooperative relaying networks exploit limited feedback from the destination terminal, e.g., a single bit indicating the success or failure of the direct transmission. If the destination provides a negative acknowledgment via feedback; in this case only, the relay retransmits in an attempt to exploit spatial diversity by combining the signals that the destination receives from the source and the relay. In this paper, we study the end-to-end performance of incremental relaying cooperative diversity networks using amplify-and-forward relays over independent non-identical Rayleigh fading channels. Closed-form expressions for the bit error rate and the signal-to-noise ratio (SNR) outage probability are determined. Results show that the incremental relaying cooperative diversity can achieve the maximum possible diversity, compared with the regular cooperative diversity networks, with higher channel utilization.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle