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Enregistrement W2743884249 · doi:10.7939/r3bp8w

Performance evaluation, optimal power allocation, and physical layer designs for wireless relaying systems

2009· article· en· W2743884249 sur OpenAlexaff
Golnaz Farhadi

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingComputer scienceChannel state informationWirelessPhysical layerErgodic theoryWireless networkChannel (broadcasting)Mathematical optimizationComputer networkTelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooperative communication is a promising way to improve wireless network performance by exploiting spatial diversity in fading channels in a distributed manner. Performance of various wireless cooperative configurations are investigated. Theoretical expressions for outage and error probabilities in general fading of amplify-and-forward multi-hop systems are derived using the characteristic function or moment generating function of the inverse of the instantaneous received signal-to-noise ratio. In addition, ergodic capacity of different multi-hop systems is evaluated assuming the channel state information is only available at the receiving terminals. It is shown that decode-and-froward multi-hop systems achieve higher ergodic capacities than amplify-and-forward multi-hop systems. Furthermore, theoretical expressions in the form of single finite integrals for the capacity of different source-adaptive amplify-and-forward multi-hop systems are obtained. New optimal power allocation schemes that maximize the instantaneous received signal-to-noise ratio in an amplify-and-forward multi-hop transmission system are also obtained for short-term and long-term power constraints. The optimal power allocation strategy under short-term power constraint requires a centralized implementation, whereas the optimal power solutions to the long-term power constraints can be implemented in a decentralized manner. Outage probabilities of the proposed power-optimized systems are derived and the performance gains of the optimal power allocation schemes are examined. Previous studies have been primarily focused on cooperative systems in which the functionality of the receivers relies on availability of channel information. Low complexity receivers for coherent amplify-and-forward multi-relay systems requiring no instantaneous fading amplitude information are proposed. Analytical expressions for evaluation of the average output signal-to-noise ratio and symbol error probability are derived and it is demonstrated that these schemes achieve full diversity. Furthermore, upper and lower bounds on the ergodic capacity are obtained. In addition, a maximum energy selection scheme in a noncoherent amplify-and-forward multi-relay system is investigated. An expression for the symbol error probability of this system is derived. It is shown that this scheme achieves full diversity whereas it requires neither instantaneous nor statistical channel gain information at the destination. Finally, performance of different multi-hop diversity transmission systems are studied and expressions for evaluation of their outages and bit error probabilities are derived in Rayleigh fading.

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)0,011
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 seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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