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Enregistrement W6920662991 · doi:10.60692/nsvfr-71k60

On the Error Probability of Cognitive RF-FSO Relay Networks Over Rayleigh/EW Fading Channels With Primary-Secondary Interference

2020· article· en· W6920662991 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioFadingRelayTransmission (telecommunications)Channel (broadcasting)Interference (communication)ThroughputDiversity gainDiversity scheme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Free space optical (FSO) communication has emerged to provide line of sight connectivity and higher throughput over unlicensed optical spectrums. Cognitive radio (CR), on the other hand, can utilize the radio frequency (RF) spectrum and allow a secondary user (SU) to share the same spectrum with the primary user (PU) as long as the SU does not impose interference on the PU. Owing to the potential of these emerging technologies, to provide full spectrum efficiency, this paper focuses on the mixed CR RF-FSO transmission scheme, where RF communication is employed at one hop followed by the FSO transmission on the other hop in a dual-hop decode-and-forward (DF) configuration. To quantify the performance of the proposed scheme, closed form error probability is derived over Rayleigh/Exponentiated Weibull (EW) fading distributions by considering the statistical and instantaneous feedback channel of the primary network. We also employed an asymptotic analysis to illustrate the diversity gain of the overall system. We believe that the proposed scheme can be applicable to the 5G+ networks where an unlicensed university student connects to the home computer with the aid of an FSO path.

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 enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,497

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations0
Publié2020
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