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Enregistrement W2166757187 · doi:10.1109/tcomm.2010.092810.090322

On the Performance of Cooperative-Diversity Networks with the Nth Best-Relay Selection Scheme

2010· article· en· W2166757187 sur OpenAlexaff
Salama Ikki, Mohamed H. Ahmed

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayRayleigh fadingExpression (computer science)Cooperative diversityMoment-generating functionDiversity combiningSignal-to-noise ratio (imaging)Node (physics)Maximal-ratio combiningSelection (genetic algorithm)Closed-form expressionProbability density functionTopology (electrical circuits)Computer scienceFunction (biology)MathematicsAlgorithmFadingTelecommunicationsStatisticsCombinatoricsChannel (broadcasting)EngineeringPhysicsArtificial intelligencePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this letter, we consider the adaptive decode-and-forward (DF) and amplify-and-forward (AF) cooperative-diversity systems with the Nthbest-relay selection scheme. In the best-relay selection scheme, from the set of M relays the best relay only forwards the source signal to the destination. However, the best relay might be unavailable; hence we might resort to the second, third or generally the Nth best relay. We derive closed-form expressions for the symbol error probability, outage probability and asymptotic error probability. In particular, we derive a closed-form expression for the probability density function (PDF) of the signal-to-noise ratio (SNR) of the relayed signal at the destination node. Then, we find a closed-form expression for the moment generating function (MGF) of the output SNR at the destination. This MGF is used to derive the closed-form expressions of the performance metrics. All these expressions are derived over identical and non-identical Rayleigh fading channels. Results show that with the Nthbest relay the diversity order is equal to (M - N + 2) where M is the number of relays.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations147
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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