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Enregistrement W2931875541 · doi:10.1049/iet-com.2018.5954

Cross‐layer design of T‐ARQ and adaptive modulation and coding in a spectrum sharing with cooperative relaying system

2019· article· en· W2931875541 sur OpenAlexaff
Mohammad Torabi, Somayeh Aliasghari, Chahé Nerguizian

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLink adaptationComputer scienceAutomatic repeat requestHybrid automatic repeat requestCoding (social sciences)Computer networkTelecommunicationsDecoding methodsMathematicsFadingTelecommunications linkStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents an analysis for a cross‐layer design of a combined adaptive modulation and coding (AMC) with a truncated automatic repeat request (T‐ARQ) scheme in an underlay spectrum sharing cognitive radio employing an amplify‐and‐forward cooperative relaying system. The considered AMC employs a coded M‐ary quadrature amplitude modulation scheme combined with a T‐ARQ to improve the performance of the secondary user (SU) system in the considered cognitive radio. To establish the performance analysis, the cumulative distribution function (CDF) of the end‐to‐end signal‐to‐noise‐ratio at the receiver side of the SU system is derived. Then, using the derived CDF, closed‐form expressions are derived for three important performance metrics: the average spectral efficiency, the average packet‐error‐rate, and the outage probability. To evaluate the performance of the considered system, numerical results obtained from the derived closed‐form formulas are presented and compared. In addition, to verify the validity of the analysis, Monte–Carlo simulation results are also provided.

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 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 enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,470

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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