• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
      • عرض المستودع الرقمي
      • البحث في المستودع الرقمي (البحث البسيط والبحث المتقدم)
      • ارسال عملك للمستودع الرقمي
      • مصطلحات المستودع الرقمي
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الكهربائية
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Joint optimal threshold-based relaying and ML detection in cooperative networks

    Thumbnail
    التاريخ
    2012
    المؤلف
    Zeng X.N.
    Ghrayeb A.
    Hasna , Mazen
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    This paper proposes two detection schemes for cooperative networks comprising a source, a relay and a destination. The relay is assumed to operate in a half-duplex mode and it employs decode-and-forward (DF) relaying. The proposed schemes involve combining threshold-based relaying and maximum likelihood (ML) detection at the destination. We consider both signal-to-noise ratio (SNR)-based and log-likelihood (LLR)-based thresholding. Assuming binary phase shift keying (BPSK), we first derive the ML detector as a function of the threshold used at the relay node. Then, we obtain the optimal thresholds by minimizing the end-to-end bit error rate performance. In deriving the ML performance, we follow an approach that is different from existing approaches and is more straightforward. We compare the performance of the proposed schemes and show that they significantly outperform all existing counterpart detection methods.
    معرّف المصادر الموحد
    https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84862554410&doi=10.1109%2fLCOMM.2012.032612.112408&partnerID=40&md5=72a14cddc3ea4575b3456a5813b04975
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/LCOMM.2012.032612.112408
    http://hdl.handle.net/10576/30534
    المجموعات
    • الهندسة الكهربائية [‎2850‎ items ]

    entitlement

    وثائق ذات صلة

    عرض الوثائق المتصلة بواسطة: العنوان، المؤلف، المنشئ والموضوع.

    • Thumbnail

      Principles of time-frequency feature extraction for change detection in non-stationary signals: Applications to newborn EEG abnormality detection 

      Boashash B.; Azemi G.; Ali Khan N. ( Elsevier Ltd , 2015 , Article)
      This paper considers the general problem of detecting change in non-stationary signals using features observed in the time-frequency (t,f) domain, obtained using a class of quadratic time-frequency distributions (QTFDs). ...
    • Thumbnail

      Drone-type-Set: Drone types detection benchmark for drone detection and tracking 

      AlDosari, Khloud; Osman, AIbtisam; Elharrouss, Omar; Al-Maadeed, Somaya; Chaari, Mohamed Zied ( Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. , 2024 , Conference)
      The Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) market has been significantly growing and Considering the availability of drones at low-cost prices the possibility of misusing them, for illegal purposes such as drug trafficking, spying, ...
    • Thumbnail

      Con-Detect: Detecting adversarially perturbed natural language inputs to deep classifiers through holistic analysis 

      Hassan, Ali; Khan, Muhammad Suleman; AlGhadhban, Amer; Alazmi, Meshari; Alzamil, Ahmed; Al-utaibi, Khaled; Qadir, Junaid... more authors ... less authors ( Elsevier , 2023 , Article)
      Deep Learning (DL) algorithms have shown wonders in many Natural Language Processing (NLP) tasks such as language-to-language translation, spam filtering, fake-news detection, and comprehension understanding. However, ...

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشر

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    Video