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Enregistrement W2269333319 · doi:10.1049/iet-com.2015.0361

Multi‐way relaying for cooperative indoor power line communications

2015· article· en· W2269333319 sur OpenAlexafffund
Moslem Noori, Lutz Lampe

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer sciencePower-line communicationRelayDiversity gainWirelessBroadbandMultiplexingTransmission (telecommunications)Computer networkCommunications systemAttenuationPower (physics)TelecommunicationsElectronic engineeringChannel (broadcasting)Real-time computingFadingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustaining high data rates over an indoor broadband power line communication (PLC) link is a challenging task due to the significant attenuation of high frequency signals transmitted over power cables. Repeaters are often used to alleviate the problem of signal attenuation, however, this comes at a loss of multiplexing gain. On the other hand, modern relaying concepts, as used in wireless systems, are not as effective in PLC setups due to the absence of diversity improvement. In this study, the authors address this issue and propose a new approach to improve the multiplexing gain of relay‐aided PLC systems. The authors consider a multi‐user indoor PLC scenario where all users want to share their data. For this setup, the authors then advocate the application of amplify‐and‐forward (AF) multi‐way relaying (MWR). Considering the practical constraints of an indoor PLC system, the authors study the achievable data rates of AF MWR, and compare them to those achievable with direct (non‐cooperative) transmission and conventional relaying schemes. The simulations demonstrate that depending on the network topology, MWR can result in significant performance improvement. The authors further discuss how their rate analysis can be exploited to decrease the energy consumption in the system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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