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Enregistrement W2969291518 · doi:10.1109/twc.2019.2935202

Perfect Self-Interference Cancellation Based on Mode-Switching for Differential Channel-Unaware Two-Way Relay Networks

2019· article· en· W2969291518 sur OpenAlexafffund
Salime Bameri, Ramy H. Gohary, Siamak Talebi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFull-Duplex Wireless Communications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRelayComputer scienceSingle antenna interference cancellationPairwise error probabilityChannel (broadcasting)Relay channelTopology (electrical circuits)Interference (communication)Antenna (radio)TelecommunicationsAlgorithmElectronic engineeringFadingMathematicsPower (physics)PhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider channel-unaware two-way relay networks in which two single-antenna nodes exchange information through multiple single-antenna half-duplex amplify-and-forward relays. For these networks, we develop a novel self-interference (SI) cancellation scheme that does not invoke channel information neither at the relays nor at the nodes. Unlike its previous counterparts, the scheme proposed herein enables perfect SI cancellation even when the relays have a single antenna each. This was not possible previously without employing an even number of antennas at each relay. In the first phase of the proposed scheme, the network is operated in a one-way relaying mode, whereas in the second phase it is operated in a two-way relaying mode. In the latter mode, the vectors received by the nodes at the end of the first phase are used to completely eliminate SI, without estimating the channel as in existing methodologies. To analyze the effectiveness of the proposed scheme, we derive upper bounds on the pairwise error probability for the Alamouti and SP(2) codes. Using these bounds, we investigate the dependence of the system performance on the data rate. In addition, we show that for all data rates, the proposed scheme outperforms previously proposed ones. Theoretical results are confirmed by simulations.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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