The Joint Impact of Fading Severity, Irregular Constellation, and Non-Gaussian Noise on Signal Space Diversity-Based Relaying Networks
Notice bibliographique
Résumé
This work focuses on the interplay between rotation angle, transmit power, fading severity, and noise impairment severity in signal space diversity-based three time-slot decode-and-forward two-way relaying networks. Specifically, we develop a joint design for rotation angle selection and transmit power allocation, while taking into account the performance impact of fading severities on the channels and noise impairment severities on the receivers. To model different severities of fading and noise impairment, Nakagami distribution and additive non-Gaussian noise are used respectively. The objective in doing so is to promote the reliable reception of end-sources, while satisfying individual and total power budgets as well as average error probability. To this end, we start by deriving average error probabilities of end-sources for non-uniform constellations, which capture all possible signal constellations produced by using various rotation angles. Next, we formulate the joint design problem in an optimization form. Unfortunately, the resulting formulation is a non-convex optimization. To find the solution, we resort to numerical optimization. The numerical results not only validate the derived error probability expressions, but also demonstrate the efficacy of the proposed framework and provide useful insights on the interaction between rotation angle, transmit power, fading severities of the channels, and noise impairment severities at the end-sources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».