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Enregistrement W2548939748

Performance analysis of Decode-and-Forward cooperative networks with best relay selection

2012· article· en· W2548939748 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Communications · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayRelay channelDecodesComputer scienceCooperative diversitySelection (genetic algorithm)Node (physics)Computer networkLink Access Procedure for Frame RelayHop (telecommunications)Topology (electrical circuits)Channel (broadcasting)Decoding methodsPower (physics)TelecommunicationsMathematicsFadingEngineeringArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Decode-and-Forward (DAF) relay strategy is the most popular cooperative diversity scheme due to its performance. Selection DAF (SDAF), relaying single or multiple relay selection, has recently been proven to achieve the same diversity order with lower power consumption than all-participate (AP) networks. Most SDAF methods assume constant power for the best relay, regardless of channel conditions. In the SDAF method, the relay decodes the received signal and re-encodes it to forward it to its destination. We propose a single relay selection strategy for two-hop relay networks. We specify a factor for each relay based on their outage probability criterion and the relay with the lowest probability of outage is selected for further cooperation for DAF scheme. In this paper, we suggest a method to select the best relay, where the destination node decides to cooperate with the relay nodes according to it is own the lowest outage probability for each link between destination-relays nodes. In particular, we derive an expression for Cumulative Distribution Function (CDF) for the total SNR for SDAF. Our simulation results show that this method outperforms AP-DAF method, and can keep a full diversity order.

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.

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 enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,253 · 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