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Enregistrement W2157535897 · doi:10.1109/icc.2008.860

Distributed coded Cooperation for Relay Channels Operating in the Decode-and-Forward Mode

2008· article· en· W2157535897 sur OpenAlexaff
Mohamed Elfituri, Walaa Hamouda, Ali Ghrayeb

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayNode (physics)Computer scienceDecoding methodsFadingRelay channelTransmission (telecommunications)Phase-shift keyingLinear network codingKeyingComputer networkExpression (computer science)Topology (electrical circuits)Bit error rateTelecommunicationsMathematicsPower (physics)EngineeringPhysicsNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce coded cooperation diversity using relay nodes in the decode-and-forward (DF) mode, in which the codewords of the source node are partitioned and transmitted through independent fading channels to both relay and destination nodes, to achieve remarkable gains over a noncooperative system. The main difference between the distributed and the noncooperative space-time coding is that the link between the source and the relay node is not error-free in the distributed case, as opposed to the noncooperative case. In this work, we take into account the errors in the source-relay link and derive upper bounded expression for the symbol error rate on DF relaying in the case of M-ary phase shift keying (M-PSK) transmission. Our analytical results show that the maximum diversity order is achieved provided that the source-relay link is more reliable than the other links. Otherwise, the diversity degrades. This is unlike the case when the relay nodes operating in the DF mode are based on symbol-by-symbol decoding and forwarding. We present several numerical examples to support our analytical expression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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