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Enregistrement W2907845854 · doi:10.1109/pimrc.2018.8580738

Superposition Coding in Alternate DF Relaying Systems with Virtual MIMO IRI Cancellation

2018· article· en· W2907845854 sur OpenAlexaff
Rashed Alsakarnah, Jacek Ilow

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingle antenna interference cancellationMIMOComputer scienceRelayBase stationTransmission (telecommunications)Electronic engineeringInterference (communication)BeamformingTopology (electrical circuits)3G MIMOChannel (broadcasting)Computer networkPower (physics)TelecommunicationsElectrical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers a layered transmission between the source and the destination aided by two half-duplex relays. In the proposed system, the single antenna source continuously broadcasts superposition coded (SC) base and enhancement layers, while relays, with one active antenna, retransmit in turn the enhancement layer. Using two antennas, the destination as well as the relays receive mixed base, enhancement, and delayed enhancement layers through over-the-air signal summation. To recover from inter-relay interference (IRI), the receiving relay decouples two spatial streams representing data of interest using the virtual Multiple Input Multiple Output (MIMO) channel from the source and the transmitting relay. Because of the network topology, the receiver deploys both virtual MIMO and Successive Interference Cancellation (SIC) techniques to first decode the delayed enhancement layer and then the delayed base layer. In this decode-and-forward (DF) transmission scheme, the transmissions from the source and the relays are aligned in time, power, and spatial domains to optimize the system throughput and reliability. Finally, this paper demonstrates that the SC with alternate relaying in the proposed single input multiple output (SIMO) setup has a better performance than similar conventional schemes.

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2018
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