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Enregistrement W4200353063 · doi:10.1109/commnet52204.2021.9641915

On the Performance of NOMA-Enabled V2V Communications Under Joint Impact of Nodes Mobility and Channel Estimation Error

2021· article· en· W4200353063 sur OpenAlexaff
Neha Jaiswal, Anshul Pandey, Suneel Yadav, Neetesh Purohit, Lina Bariah, Sami Muhaidat

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingNakagami distributionComputer scienceChannel (broadcasting)Bit error rateErgodic theorySignal-to-noise ratio (imaging)Joint (building)Outage probabilityTelecommunicationsTopology (electrical circuits)Electronic engineeringMathematicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we study the joint impact of nodes’ mobility and channel estimation error (CEE) on the performance of non-orthogonal multiple access aided vehicular communication system. Specifically, we derive exact outage probability expressions for both near user and far user vehicles over Nakagami-m fading channels. We then analyze the asymptotic outage behavior in the high signal-to-noise ratio regime, from which valuable insights related to system’s diversity order are quantified. Furthermore, some special cases of interest are also formulated to quantify the impact of nodes’s mobility and/or CEE on the system’s outage performance. Analytical expressions of the average bit error rate and ergodic capacity for both near and far user vehicles are further derived under Nakagami-m fading channels. Finally, we corroborate our analytical findings with the numerical and simulation studies, and demonstrate the effects of transmit power, fading severity parameters, nodes’ mobility parameters, and CEE parameters on the system’s performance.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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