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Enregistrement W2171940859 · doi:10.1109/tit.2011.2165794

Cooperative Diversity With Mobile Nodes: Capacity Outage Rate and Duration

2011· article· en· W2171940859 sur OpenAlexaff
Nikola Zlatanov, Zoran Hadži-Velkov, George K. Karagiannidis, Robert Schober

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Information Theory · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCooperative diversityRayleigh fadingDiversity gainComputer scienceFadingSignal-to-noise ratio (imaging)Diversity combiningOutage probabilityMathematicsChannel (broadcasting)LogarithmTopology (electrical circuits)StatisticsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The outage probability is an important performance measure for cooperative diversity schemes. However, in mobile environments, the outage probability does not completely describe the behavior of cooperative diversity schemes since the mobility of the involved nodes introduces variations in the channel gains. As a result, the capacity outage events are correlated in time and second-order statistical parameters of the achievable information-theoretic capacity such as the average capacity outage rate (AOR) and the average capacity outage duration (AOD) are required to obtain a more complete description of the properties of cooperative diversity protocols. In this paper, assuming slow Rayleigh fading, we derive exact expressions for the AOR and the AOD of three well-known cooperative diversity protocols: variable-gain amplify-and-forward, decode-and-forward, and selection decode-and-forward relaying. Furthermore, we develop asymptotically tight high signal-to-noise ratio (SNR) approximations, which offer important insights into the influence of various system and channel parameters on the AOR and the AOD. In particular, we show that on a double-logarithmic scale, similar to the outage probability, the AOR asymptotically decays with the SNR with a slope that depends on the diversity gain of the cooperative protocol, whereas the AOD asymptotically decays with a slope of -1/2 independent of the diversity gain.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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