We propose a link adaptation and selection method for the links constituting an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) based wireless relay network. The proposed link adaptation and selection method selects the forwarding, modulation, and channel coding schemes providing the highest end-to-end throughput and decides whether to use the relay or not. The link adaptation and selection is done for each sub-channel based on instantaneous signal to interference plus noise ratio (SINR) conditions in the source-to-destination, source-to-relay and relay-to-destination links. The considered forwarding schemes are amplify and forward (AF) and simple adaptive decode and forward (DF). Efficient adaptive modulation and coding decision rules are provided for various relaying schemes. The proposed end-to-end link adaptation and selection method ensures that the end-to-end throughput is always larger than or equal to that of transmissions without relay and non-adaptive relayed transmissions. Our evaluations show that over the region where relaying improves the end-to-end throughput, the DF scheme provides significant throughput gain over the AF scheme provided that the error propagation is avoided via error detection techniques. We provide a frame structure to enable the proposed link adaptation and selection method for orthogonal frequency division multiple access (OFDMA)-time division duplex relay networks based on the IEEE 802.16e standard.
In this paper, we investigate the effect of cooperative and selection relaying schemes on multiuser diversity in downlink cellular systems with fixed relay stations (RSs). Each mobile station (MS) is either directly connected to a base station (BS) and/or connected to a relay station. We first derive closed-form solutions or upper-bound of the ergodic and outage capacities of four different downlink data relaying schemes: A direct scheme, a relay scheme, a selection scheme, and a cooperative scheme. The selection scheme selects the best access link between the BS and an MS. For all schemes, the capacity of the BS-RS link is assumed to be always larger than that of RS-MS link. Half-duplex channel use and repetition based relaying schemes are assumed for relaying operations. We also analyze the system capacity in a multiuser diversity environment in which a maximum signal-to-noise ratio (SNR) scheduler is used at a base station. The result shows that the selection scheme outperforms the other three schemes in terms of link ergodic capacity, link outage capacity, and system ergodic capacity. Furthermore, our results show that cooperative and selection diversity techniques limit the performance gain that could have been achieved by the multiuser diversity technique.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.6
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pp.2095-2110
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2015
This paper presents a design for a throughput-efficient online relay selection scheme for dual-hop multi-relay cooperative networks. Problems arise with these networks due to unpredictability of the relaying link quality and high time-consumption to probe the dual-hop link. In this paper, we firstly propose a novel probing and relaying protocol, which greatly reduces the overhead of the dual-hop link estimation by leveraging the wireless broadcasting nature of the network. We then formulate an opportunistic relay selection process for the online decision-making, which uses a tradeoff between obtaining more link information to establish better cooperative relaying and minimizing the time cost for dual-hop link estimation to achieve higher throughput. Dynamic programming is used to construct the throughput-optimal control policy for a typically heterogeneous Rayleigh fading environment, and determines which relay to probe and when to transmit the data. Additionally, we extend the main results to mixed Rayleigh/Rician link scenarios, i.e., where one side of the relaying link experiences Rayleigh fading while the other has Rician distribution. Numerical results validate the effectiveness and superiority of our proposed relaying scheme, e.g., it achieves at least 107% throughput gain compared with the state of the art solution.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2002.11a
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pp.289-312
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2002
This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.92-100
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2018
This paper presents a link adaptation scheme for adaptive full duplex (AFD) systems. The signal modulation levels and communication link patterns are adaptively selected according to the changing channel conditions. The link pattern selection process consists of two successive steps such as a transmit-receive antenna pair selection based on maximum sum rate or minimum maximum symbol error rate, and an adaptive modulation based on maximum minimum norm. In AFD systems, the antennas of both nodes are jointly determined with modulation levels depending on the channel conditions. An adaptive algorithm with relatively low complexity is also proposed to select the link parameters. Simulation results show that the proposed AFD system offers significant bit error rate (BER) performance improvement compared with conventional full duplex systems with perfect or imperfect self-interference cancellation under the same fixed sum rate.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.3
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pp.40-47
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2012
In dual-hop relaying systems, the conventional partial relay selection is based on the channel information only for the first hop. On the other hand, the efficient partial relay selection is based on the channel information for the hop with the minimum of the average channel powers for the first and second hops at each end-to-end link since the correlation coefficient between the end-to-end link quality and the link quality of the hop with the minimum of the average channel powers for the first and second hops is larger than that between the end-to-end link quality and the link quality of the other hop. In this paper, the outage probability of the conventional partial relay selection and the efficient partial relay selection in dual-hop decode-and-forward relaying systems is analyzed for non-identically distributed Rayleigh fading channels. Through numerical investigation, the outage performance of the efficient partial relay selection is compared with the outage performances of the conventional partial relay selection and the best relay selection based on all the channel information for the first and second hops.
Link selection strategy has been an important technical issues of relay network. In this paper, we introduce a link selection scheme in the bidirectional, buffer-aided relay network. Three kinds of information such as the states of the queue at the relay buffer, the qualities of the links, and the states of the queues at the user buffer are considered. Throughput and delay performance is evaluated under three cases with different available information.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.11
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pp.24-29
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2010
Selection-type relaying protocol, which is one of cooperative relaying protocols, provides low decoding complexity and improved system performance due to selection diversity. In this paper, we deal with linear precoding technique that minimize the error probability of cooperative MIMO system. Under the assumption that full channel state information is available at whole nodes, linear source and relay precoders, which minimize mean squared error of the estimated symbol vector, are proposed. Moreover, unlikely to the conventional selection-type relaying protocol using a fixed threshold signal-to-noise-ratio, new transmission link selection algorithm selects direct link or relay link as a transmission link, is introduced. Simulation results show that the proposed linear precoder with the transmission link selection algorithm outperforms the conventional precoders for two-hop relaying protocols or selection-type relaying protocols.
In this study, we present an approach for reducing the information inaccuracy of existing star aggregation based on bypass links when there are multi-constraint QoS parameters in asymmetric networks. In our approach, bypass links with low similarity are selected. Links that are not chosen as bypass links are included in each group depending on the star's link characteristics. Moreover, each link group is aggregated differently according to the similarity of the links that make up the group. The selection of a bypass link by using link similarity reduces the existing time complexity of O($N^3$) to O(N) by virtue of the simplification of the selection process. In addition, the adaptive integration according to the characteristics of the links in each group is designed to reduce the information inaccuracy caused by static aggregation. Simulation results show that the proposed method maintains low information distortion; specifically, it is 3.8 times lower than that of the existing method, even when the number of nodes in a network increases.
This article is concerned with the selecting predictor variables to be included in building a class of binary response t-link regression models where both probit and logistic regression models can e approximately taken as members of the class. It is based on a modification of the stochastic search variable selection method(SSVS), intended to propose and develop a Bayesian procedure that used probabilistic considerations for selecting promising subsets of predictor variables. The procedure reformulates the binary response t-link regression setup in a hierarchical truncated normal mixture model by introducing a set of hyperparameters that will be used to identify subset choices. In this setup, the most promising subset of predictors can be identified as that with highest posterior probability in the marginal posterior distribution of the hyperparameters. To highlight the merit of the procedure, an illustrative numerical example is given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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