MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2319277364 · doi:10.1155/2016/9187438

Joint TAS and Power Allocation for SDF Relaying M2M Cooperative Networks

2016· article· en· W2319277364 sur OpenAlexaff
Lingwei Xu, Hao Zhang, Jingjing Wang

Notice bibliographique

RevueMathematical Problems in Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNakagami distributionRelayFadingComputer scienceTransmitter power outputSelection (genetic algorithm)Power (physics)Outage probabilityAntenna (radio)Joint (building)Mathematical optimizationAlgorithmMathematicsComputer networkTelecommunicationsEngineeringChannel (broadcasting)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The outage probability (OP) performance of multiple-relay-based selective decode-and-forward (SDF) relaying mobile-to-mobile (M2M) networks with transmit antenna selection (TAS) over N -Nakagami fading channels is investigated. The exact closed-form expressions for OP of the optimal and suboptimal TAS schemes are derived. The power allocation problem is formulated for performance optimization. Then, the OP performance under different conditions is evaluated through numerical simulations to verify the analysis. The simulation results showed that optimal TAS scheme has a better OP performance than suboptimal TAS scheme. Further, the power allocation parameter has an important influence on the OP performance.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMathematical Problems in EngineeringMême sujetCooperative Communication and Network CodingTravaux en français237 207