Collaborative communications: Joint relay and protocol selection
Notice bibliographique
Résumé
We consider a decode and forward collaborative network and investigate the relay selection problem. Users are able to collaborate with each other; decode messages of each other, re-encode and forward along with their own messages to the destination (collaborative protocol). We study the performance obtained from collaboration in terms of 1) increasing the achievable rate, 2) saving the transmit energy, and 3) reducing the resource requirement. To ensure fairness among the users, we assume that the transmit energy to the rate ratio is fixed for all users. We allocate resource optimally for the proposed collaborative protocol (CP) with the imposed fairness constraint, and compare the result with the non-collaborative protocol (NCP) where users transmits their messages directly to the destination. We show that a considerable gain can be obtained if the direct source-destination channel gain is significantly smaller than those of alternative involved links. We demonstrate that a rate and energy improvement of up to (1 + etaradic(k/k+1)) <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">eta</sup> can be obtained, where eta is the environment path loss exponent and k is the ratio of the rates of involved users. The maximum gain can be obtained for low transmit-energy-to-received-noise-ratio (TERN). In contrast, in a high TERN environment the NCP is preferred.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».