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Enregistrement W4243853725 · doi:10.1109/tcomm.2007.906433

Precise Outage Analysis of Selection Diversity and Switched Diversity in Bandlimited Microcellular Systems With Cochannel Interference

2007· article· en· W4243853725 sur OpenAlexaff
Kathiravetpillai Sivanesan, Norman C. Beaulieu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingIndependent and identically distributed random variablesNakagami distributionRayleigh fadingDiversity combiningElectronic engineeringInterference (communication)Fading distributionComputer scienceMathematicsTopology (electrical circuits)TelecommunicationsControl theory (sociology)Random variableStatisticsEngineeringChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precise outage probability performance analysis of a microcellular system with selection and switched diversities is considered. The microcellular system is assumed to follow a flat, slow Nakagami/Rayleigh fading model wherein the fading channels from the desired transmitter to all the receiver antennas are independent and identically distributed Nakagami channels, and all the fading channels for the interfering signals are independent, identically distributed Rayleigh channels. Three selection and switching criteria, namely, desired signal power, signal-to-interference power ratio, and total output power are considered. Unlike previous results, the system model under investigation takes into account the pulse shaping, the random delays, and the phase offsets of the interfering users. Two Nyquist pulse shapes, spectrum-raised-cosine and Beaulieu-Tan-Damen pulse shapes, are considered. Analytical outage probability expressions are derived for an arbitrary number of interferers, arbitrary diversity order, and arbitrary value of desired user fading parameter. The outage performances of the selection criteria are compared. The optimum switching thresholds for different switching criteria are formulated.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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