Μελέτη Ασύρματων Τηλεπικοινωνιακών Συστημάτων Πολλαπλών Αλμάτων με Αναμεταδότες σε Κανάλια Διαλείψεων

Στην εργασία αυτή μελετάται η Πιθανότητα Διακοπής ενός ασύρματου τηλεπικοινωνιακού συστήματος πολλαπλών αλμάτων με Amplify-and-Forward (AF) αναμεταδότες και χρήση διαφορικής συνεργασίας, σε συνθήκες καναλιών διαλείψεων που ακολουθούν την κατανομή Rice. Σε μια τέτοια διάταξη, το λαμβανόμενο σήμα σε κάθε κόμβο αναμετάδοσης προκύπτει από τον συνδυασμό των σημάτων που προέρχονται από τον κόμβο της πηγής και τους προηγούμενους κόμβους αναμετάδοσης. Ειδικότερα, αποδεικνύεται η ακριβής μαθηματική σχέση που περιγράφει την Πιθανότητα Διακοπής ως συνάρτηση του αναμενομένου σηματοθορυβικού λόγου ολόκληρου του ασύρματου τηλεπικοινωνιακού συστήματος, δηλαδή, του αναμενομένου σηματοθορυβικού λόγου της απευθείας ζεύξης μεταξύ των κόμβων της πηγής και του προορισμού, αντίστοιχα. Για την απόδειξη αυτή, αξιοποιείται η προσέγγιση ενός τέτοιου συστήματος πολλαπλών αλμάτων με αναμεταδότες από μία ισοδύναμη διάταξη διπλών αλμάτων. Τέλος, παρουσιάζονται ορισμένα αριθμητικά αποτελέσματα, κάνοντας χρήση των παραπάνω μαθηματικών σχέσεων.In this project, we examine the outage performance of a Multi-hop Amplify-and-Forward (AF) Relay system with cooperative diversity, over Rician fading channels. In this configuration, the received signal in each node results from the combination of the signals coming from the source and the previous relays. Specifically, we derive the exact expression of the Outage Probability as a function of the expected SNR of the whole wireless communication system, i.e. from the source to the destination point, from the assumption that a Multi-hop AF Relay system can be approached by a Dual-hop scheme. Finally, using the obtained results, the corresponding numerical simulations are presented

D4.2 Intelligent D-Band wireless systems and networks initial designs

This deliverable gives the results of the ARIADNE project's Task 4.2: Machine Learning based network intelligence. It presents the work conducted on various aspects of network management to deliver system level, qualitative solutions that leverage diverse machine learning techniques. The different chapters present system level, simulation and algorithmic models based on multi-agent reinforcement learning, deep reinforcement learning, learning automata for complex event forecasting, system level model for proactive handovers and resource allocation, model-driven deep learning-based channel estimation and feedbacks as well as strategies for deployment of machine learning based solutions. In short, the D4.2 provides results on promising AI and ML based methods along with their limitations and potentials that have been investigated in the ARIADNE project