I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo r m a t ics a nd   Co mm u n ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l. 10 ,   No . 1 A p r il   202 1 ,   p p .   2 7 ~ 3 6   I SS N:  2252 - 8776 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j i ct. v 10 i 1 . p p 2 7 - 3 6       27       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   Perf o r m a nce  enh a nce m e nt  o f  relay s used for  next  g e nera tion  w ireless  co m m uni ca tion n etw o rk s       Sa ra j u P ra s a d P a dh y 1 M a d hu s m it a   P a nd a 2 Srini v a s   Se t hi 3 ,   Aruna   T ripa t hy 4   1 Ass i s tan t G en er al   Ma n ag er ,   B h a ra t   S a n c h a Nig a m   L i m it e d ,   G a n g to k ,   In d ia   2 De p a rtme n o f   ECE ,   S   ' O'   A   Un iv e rsit y ,   Bh u b a n e sw a r ,   In d ia   3 De p a rtme n o f   CS &   A ,   In d ira  G a n d h In stit u te o f   T e c h n o lo g y ,   S a ra n g ,   In d ia   4 De p a rtme n t   o f   In stru m e n tatio n   a n d   E lec tro n ics ,   C o ll e g e   o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,   Bh u b a n e s w a r,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   D ec   1 8 ,   2 0 19   R ev i s ed   A pr   2 9 ,   2 0 20   A cc ep ted   Feb   8 ,   2 0 21       Re la y in g   is  o n e   o f   th e   late st  c o m m u n ica ti o n   tec h n o l o g ies   d e v e lo p e d   f o w irele ss   n e t w o rk li k e   W iM A X ,   LT A d v a n c e d   a n d   5 G   Ultra  Re l iab le  L o L a ten c y   Co m m u n ica ti o n   ( URL LC )   n e tw o rk to   p ro v id e   c o v e ra g e   e x ten sio n   a w e ll   a h ig h e b it ra tes   f o c e ll   e d g e   u se rs.   T h u th e y   a r e   in c lu d e d   in   th e   d e sig n   o f   n e x g e n e ra ti o n   w irele ss   c o m m u n ica ti o n   sy ste m to   p r o v id e   p e rf o r m a n c e   i m p ro v e m e n in   te rm o f   c o v e ra g e   a n d   c a p a c it y   o v e r   th e ir  p re d e c e ss o rs Oth e p ro m isin g   fe a tu re o th is  tec h n o lo g y   in c lu d e   e a s y   to   im p le m e n a n d   re d u c ti o n   i n   d e p l o y m e n c o st.  T h e   o b jec ti v e   o f   th is  p a p e is t o   a n a ly z e   b o th   c o o p e ra ti v e   a n d   n o n - c o o p e ra ti v e   re la y in g   t e c h n iq u e in   th e   In f in it e   Blo c k   len g th   re g ime   a n d   f in d o u t h e   b e n e f it s   o f   Re la y   im p le m e n tatio n .   A   sin g le  Am p li fy   a n d   F o rw a rd   (A & F Re la y   is  u se d   f o th is  p u r p o se .   Re d u c ti o n   in   p o w e re q u irem e n f o S im p le  Re l a y   is  sh o w n   in   c o m p a riso n   to   t h e   d irec tra n sm is sio n u sin g   e x p e rim e n tal  a n a l y sis  w it h   M a tl a b   sim u latio n .   S ER  ( S y m b o e rro ra te)  is  c a lcu late d   a th e   re c e iv e f o r   n o   re lay ,   si m p le  R e la y   a n d   Co o p e ra ti v e   Re la y in g   sc e n a rio   to   sh o w   t h e   im p ro v e m e n ts  o f   c o o p e ra ti v e   R e la y in g   i m p le m e n tatio n . T h e   p e rf o r m a n c e   e n h a n c e m e n o f   th e   R e la y   is   th e n   c a rried   o u u sin g   P a rti c le  S w a m   Op ti m iza ti o n   ( P S O)  o p ti m iza ti o n   tec h n iq u e   w h e re   a ll o c a ti o n   o f   p o w e r   b e tw e e n   Ba s e   sta ti o n   a n d   Re lay   No d e   is  e ff e c ti v e l y   d istri b u ted   f o o p ti m u m   p e rf o r m a n c e .   K ey w o r d s :   C o o p er ativ r ela y i n g   L T E   ad v an ce d   Op ti m izatio n   P SO   R ela y   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Sar aj u   P r asad   P ad h y   Ass i s tan t G en er al  Ma n ag er   Bh a ra t   S a n c h a Nig a m   L i m it e d   Qr   No - 5 T y p e - 5 ,   P o s tal  C o lo n y ,   B h u b an e s w ar ,   I n d ia   E m ail:  s p p ad h y 7 1 @ g m a il.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   As  p er   I n ter n atio n al  Mo b ile  T e lec o m m u n ica tio n   ( I MT )   s tan d ar d s   t h 4 th   g en er atio n   w ir eles s   co m m u -   n icatio n   also   ter m ed   as  L o n g - T er m   E v o lu t io n   A d v an ce d   ( L T E - A )   o r   4 ca n   s u p p o r b it  r ate  o f   1   Gb p s   f o r   f i x ed   w ir eles s   ap p licat io n   o r   lo w   m o b ilit y   ca s e s   u p to   1 0   k m p h .   I ca n   s u p p o r b it  r ate  u p to   1 0 0   Mb p s   f o r   h ig h   m o b ilit y   e n v ir o n m e n u p to   3 5 0   k m p h .   T h tr an s m is s io n   B an d w id t h   c an   g o   u p to   to   1 0 0 MH w h er as   s p ec tr al  ef f icie n c y   f o r   d o w n l in k   ca n   b u p to   1 5   b /s /Hz  an d   t h at  o f   u p li n k   ca n   b u p to   6 . 7 5   b /s /Hz   r esp ec t iv el y   [1 ] .   C o n s id er in g   av er ag d ata  r ate   p er   ac tiv s u b s cr ib er   to   b 5 1 2   k b p s ,   n u m b er   o f   s u b s cr ib er s   p er   MH ca n   b 1 3   ( 6 . 7 5 /0 . 5 )   to   3 0   ( 1 5 /0 . 2 5 ) .   T o   ac h iev th ese  r eq u ir e m en t s   p r escr ib ed   b y   I n ter n atio n a l   T elec o m m u n icatio n   Un io n   ( I T U)   L T E - s tan d ar d izatio n   w o r k   h as  b ee n   i n tr o d u ce d   b y   th th ir d   Gen er atio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8776   I n t J   I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l Vo l.  10 ,   No .   1 ,   A p r il   20 2 1 2 7     3 6   28   P ar tn er s h ip   p r o j ec ( 3 GPP )   w h ic h   r ec o m m en d ed   n e w   tr a n s m i s s io n   tec h n o lo g ie s   lik C ar r ier   ag g r e g atio n ,   co o r d in ated   Mu ltip o in tr an s m is s io n   ( C o MP ) ,   I n ter - C ell  I n ter f er e n ce   A v o id a n ce   ( I C I A ) ,   Flex ib le  Sp ec tr u m   Usag e   ( FS U) ,   Hi g h er   o r d er   Secto r izatio n   ( HOS) Ho m e - n o d eB   ( HeN B )   im p le m en ta t io n   R ela y i n g   [ 2 - 4 ] Du r in g   i m p le m e n tatio n   o f   th e   n et w o r k   g e n er all y   it  i s   s ee n   th at  s tr e n g t h   o f   t h s i g n al  b ec o m e s   w ea k   at  ce ll   ed g es,  in s id b u ild in g s   o r   tu n n el s   m ai n l y   d u to   h i g h e r   f r eq u en cie s   ( ab o v 2   GHz )   r esu lti n g   g r ea ter   atten u atio n   [ 5 ] .   So   s tr e n g th   o f   th r ec eiv ed   s i g n a n ee d s   to   b in cr ea s e d   w it h o u in cr ea s e   in   th d ep lo y m en t   co s t.   R ela y   n o d e   ( R N)   ca n   b i m p l e m en t ed   as  s o l u tio n   i n   t h is   r eg ar d   b y   p laci n g   i in   b et w ee n   eNo d eB   an d   UE   f o r   f o r w ar d in g   in f o r m atio n   g en er ated   b y   u s er   f r o m   UE   to   eNo d eB   an d   v ice  v e r s a.   I n   o r d er   to   f u lf il   b etter   s er v ice   q u alit y   ( Qo S)   a n d   h ig h er   d ata  r ate,   g e n er all y   d en s i t y   o f   B a s Sta tio n s   i s   i n cr ea s ed .   A lt h o u g h   th is   p r o v id es  w ir ele s s   ac ce s s   t o   f ar - r ea c h ed   p lace s   o f   th e   co v er ag ar ea ,   n et w o r k   co s i n cr ea s es.  U s o f   R N s   en ab les  r ap id   an d   co s e f f ec ti v d ep lo y m e n o f   t h n et w o r k   i n f r as tr u ct u r [ 6 ] .   Dep lo y m en o f   R N s   n o o n l y   i m p r o v es   th e   s i g n al  s tr en g t h   f o r   in d o o r   ap p licatio n s   b u al s o   o v er co m e   t h e   co v er ag e   li m i tatio n s   at  t h e   ce ll - ed g es.  He n ce   R ela y s   ar g en e r all y   p lace d   i n   co v er ag e   h o le s   o r   ce ll - ed g e s   a n d   can   w o r k   ei th e r   as  r e g e n er ato r   o r   am p li f ier   f o r   th s ig n al.   B o th   tech n iq u es  ar q u ite  u s ef u e v en   t h o u g h   t h e y   h a v t h eir   ad v an ta g es  a n d   d is ad v an t a g es.   T h R Ns   ar co n n ec ted   to   t h co r n et w o r k   v ia  eNo d eB   u s i n g   w ir eles s   b ac k h a u li n k s   a s   s h o w n   in   F ig u r 1 .           Fig u r 1 .   R ela y   n o d e   d ep lo y m en t       2.   O VE RVI E O F   R E L AY  T E CH NI Q U E S   Gen er all y   R e la y   n o d es  ar class i f ied   w it h   r e f er en ce   to   th eir   p r o to co ar ch itectu r e.   Fro m   t h at   p r o s p ec tiv e,   R Ns ar clas s i f ie d   in to   th r ee   d if f er en t t y p es:  L a y er   1   R ela y   ( L 1 ) ,   L a y er   2   R ela y   ( L 2 )   an d   L a y er   R ela y   ( L 3 )   [ 3 ,   7 ].   C ell  co v er ag ca n   b i m p r o v e d   b y   L 1   r ela y D ela y   i n   t h is   ca s e   is   t h s m alle s i n   co m p ar is o n   to   L a n d   L 3   r ela y s .   Ho w e v er   L 1   r ela y s   ca n n o t   i m p r o v th s p ec tr al  ef f icie n c y   as   p h y s ical  li n k   a m p li f ies  n o is e.   C ell   co v er ag ca n   al s o   b i m p r o v ed   b y   L 2   r ela y .   I ca n   a ls o   m i n i m i s e   th er r o r   o n   R N - UE   an d   eNo d eB - R lin k s .   L 3   r ela y s   h av all  t h b en e f it s   o f   L 2   r ela y   in   ad d itio n   to   t h f ac th at  it  r ed u ce s   laten c y .   I n   3 GP P   R elea s 8 ,   ca teg o r izat io n   b asi n g   u p o n   t h p r o to co ar ch itect u r e   h a s   lo s i ts   s ig n i f ica n ce   f o r   d esig n in g   R AN  ( R ad io   A cc e s s   Net w o r k ) .   Hen ce   co n v e n tio n al  L 1 ,   L 2   a n d   L 3   r ela y s   w er r ep lace d   b y   t w o   d if f er e n r ela y   t y p es   s u c h   as   T y p e - I   a n d   T y p e - II  w h ic h   b e ca m m o r e   r ele v an t   [ 8 ] . W h ile  T y p e - I   r ela y   ( No n - tr an s p ar en r ela y )   n ee d   to   tr an s m it  t h co n tr o i n f o r m atio n   an d   co m m o n   r ef er e n ce   s i g n al  to   th eNo d eB ,   T y p e - I I   r ela y   ( T r an s p ar en R ela y )   d o esn t .   F u r th er   T y p e - I   r ela y   is   u s ed   f o r   co v er ag e x ten s io n   w h er as   T y p e - I I   r ela y   ca n   b e   m ai n l y   u s ed   f o r   en h an ce m e n o f   b itra te   as  r es u lt  o f   w h ic h   c ap ac it y   o f   s y s te m   in cr ea s e s .   A s   T y p e - I   R ela y   tr an s m it s   b o th   tr af f ic  d ata  an d   co n tr o l   in f o r m a tio n ,   m o r o v er h ea d   is   co n s u m ed   ca u s i n g   in cr ea s e s d   tr an s m is s i o n   d elay . T y p e - I I   r ela y   ex c h an g es  co n tr o in f o r m atio n   to   an d   f r o m   B ase  Statio n   d ir ec tl y   an d   o n l y   tr an s m it s   t h u s er   d ata  b et w ee n   B ase  Statio n   &   UE   as   r es u lt  o f   w h ic h   p er f o r m an ce   in e f f ic ien c y   is   c u r b ed .   R ela y s   ar f u r t h er   cla s s i f ied   i n to   T HR E E   d if f er en t   t y p es   as   p er   th r ec eiv ed   s i g n al   p r o ce s s i n g   a n d   f u r t h er   tr an s m is s io n   [ 3 ] .   Am p l y   &   Fo r w ar d   ( A& F)  R ela y   f o r w ar d s   t h r ec ei v ed   s i g n al   to   th d esti n atio n   a f ter   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l   I SS N:  2252 - 8776       P erfo r ma n ce   en h a n ce me n t o r ela ys u s ed   fo r   n ex t g en era tio n   w ir eles s …,   ( S a r a ju   P r a s a d   P a d h y )   29   a m p li f y i n g   it  w it h o u an y   f u r th er   s i g n al  p r o ce s s i n g .   Dec o d an d   Fo r w ar d   ( D& F)  R ela y   f ir s d ec o d es  th e   r ec eiv ed   s i g n al  f r o m   th s o u r c n o d an d   th e n   e n co d es  t h s i g n al   b ef o r it  is   b ein g   s e n to   t h d esti n atio n   [ 9 ].   I n   t h De m o d u latio n   a n d   Fo r w ar d   ( DM & F)  R ela y ,   r ec eiv e d   s ig n al  is   d e m o d u late d   i n   t h e   f ir s p h a s a n d   th e n   d ec is io n   is   m ad e   b ef o r m o d u latin g   a n d   f o r w ar d i n g   t h n e w l y   co n s tr u cted   s i g n al  to   th e   d esti n atio n   at  th e   s ec o n d   p h ase.   Am o n g   t h T HR E E   s c h e m es,  A& i s   t h e   o n w h ic h   i s   s i m p le s an d   o f f er s   lo w   laten c y .   Ho w e v er ,   as   it   a m p li f ie s   n o is e ,   th e   r ec eiv i n g   p er f o r m a n ce   d eg r ad es .   I n   ca s o f   D & F,   t h er r o r   p r o p ag atio n   ca n   b av o id ed   ev en   t h o u g h   p r o ce s s in g   d ela y   is   r el at iv el y   l o n g .   Ho w ev er   DM & o f f er s   tr ad e - o f f   b et w ee n   c o m p le x it y   an d   p er f o r m a n ce .   T h b ig g est  is s u w it h   DM & F   R ela y   is   th at   a s   th e   d ec is io n   is   tak e n   at  f ir s t   p h ase it  b ec o m es d i f f ic u lt to   a v o id   p r o p ag atio n   of   er r o r .       3.   P E RF O RM ANCE  M E ASURE M E NT   O F   SI M P L E   T W O   H O P   RE L AYIN G   S YS T E M   P er f o r m a n ce   o f   Si m p le  R ela y   s y s te m   is   e v al u ated   h er u s i n g   e x p er i m e n tal  m et h o d .   T h f o llo w in g   p ar am eter s   ar co n s id er ed   f o r   th p u r p o s e.   Valu es  f o r   s o m o f   th p ar a m eter s   co n s id er ed   ar e   s h o w n   i n     T ab le   1 .   T w o   d if f er e n ca s es   ar co n s id er ed   f o r   th is   p u r p o s e.   I n   th f ir s i n s ta n ce   eN o d eB   an d   R ar e   co n s id er ed   to   b f ix ed   n o d es  an d   UE   i s   a   m o v ab le  n o d w h er as  i n   t h s ec o n d   i n s tan ce   e No d eB   an d   UE   ar e   f i x ed   n o d es  w h er as  R ela y   i s   th m o v ab le  n o d e.   P r :   Sen s iti v it y   o f   t h r ec eiv er     d:   Dis tan ce   o f   UE   f r o m   eNo d e B     d r :   Dis tan ce   o f   RN   f r o m   eNo d eB   y:   C o m p o n en t f o r   p ath   lo s s   P tx :   T r an s m it ted   p o w er   u n d er   n o   R N   P tb :   T r an s m itted   p o w er   r eq u ir e m en t f r o m   eNo d eB   to   R ela y   P tr :   T r an s m itted   p o w er   r eq u ir e m en t f r o m   R ela y   to   UE   P tm :   T o tal  p o w er   tr an s m it ted   r eq u ir ed   af ter   d ep lo y m e n t o f   R ela y   No d e         T ab le  1 .   P ar am eter s   a n d   v al u e s   co n s id er ed   f o r   R i m p le m e n tatio n   P a r a me t e r   V a l u e   P r   10 - 3   y   4   d r   4 0 0       3 . 1 .   Ca lcula t io n o f   po w er   re qu ire m e nt  w hen e No deB   a nd   RN  a re   f ix ed  no des   a nd   U E   is   mo v a ble   T h to tal  d is tan ce   b et w ee n   th eNo d eB  an d   UE   is   d iv id ed   in to   t w o   p ar ts .   On p ar is   th d is tan ce   b et w ee n   eNo d eB   an d   R w h e r as  th o th er   p ar is   th d is ta n ce   b et w ee n   R to   UE .   T h s en s it iv i t y   o f   R &   UE   ar ass u m ed   to   b t h s a m an d   f i x ed .   B y   m o v i n g   t h U E   a w a y   f r o m   eNo d eB ,   w f i n d   o u t t h tr an s m itted   p o w er   r eq u ir e m e n t   b et w ee n   UE   &   R N. T h is   is   ad d ed   to   th tr an s m it ted   p o w er   r eq u ir e m en b et w ee n   eNo d eB   an d   R N   to   f i n d   o u t   th e   to tal  t r an s m itted   p o w er .   T h is   v al u is   co m p ar ed   w it h   th e   tr an s m it ted   p o w er   w it h o u r ela y   n o d co n s id er in g   o th er   p ar a m eter s   to   b s a m e.     Alg o rit h m   1 :   C alc u latio n   o f   o p tim u m   p o w er   r eq u ir e m e n w h e n   b ase  s tatio n   an d   R ela y   ar f ix ed   n o d es  an d   UE   is   m o v i n g   n o d e.   d =5 0 0 :1 0 0 :2 0 0 0   f o r   x   =   1   to   1 6   P t x (x )   Pr.   [ d ( x ) ] y   P t b (x )   Pr .   [ d r ]   P t r (x )   Pr.   [ d ( x ) - d r ] y   P t m (x )   P tb ( x )   P tr ( x )   E n d     3 . 2 .   Ca lcul a t io n o f   po w er   re qu ire m e nt  w hen   eNo deB   a nd   UE   a re   f ix ed  no des   a nd   RN  i s   mo v a ble   Her also   s i n g le  h o p   d is ta n ce   b et w ee n   t h e No d eB   an d   UE   is   d i v id ed   in to   t w o   p ar ts   s i m ilar   to   th p r ev io u s   ca s e.   T h s en s i tiv it y   o f   R &   UE   ar ass u m ed   to   b th s am a n d   f ix ed .   Ho w e v er   th o p ti m u m   tr an s m itted   p o w er   r eq u ir e m e n is   ca r r ied   o u w it h   th ex c ep tio n   th at  R is   t h m o v i n g   n o d w h er as  th e   eNo d eB   an d   UE   ar f ix ed   n o d es u n li k p r ev io u s   ca s e.     Alg o rit h m   2 :   C alc u l atio n   o f   o p ti m u m   p o w er   r eq u ir e m e n wh en   b ase  s tatio n   an d   UE   ar f i x ed   n o d es   an d   R ela y   n o d is   m o v ab le  o n e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8776   I n t J   I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l Vo l.  10 ,   No .   1 ,   A p r il   20 2 1 2 7     3 6   30   P tx   =   P r   .d y   d   =   0 :5 0 : 3 0 0 0   f o r   x   =     P tb (x )   =P r .   [ d ( x ) ] y   P tr (x )   =P r .   [d - d ( x ) ]   P tm (x )   = P tb ( x )   P tr ( x )     P tm in   P tm ( x )   en d   f o r   x   =   2   to   6 1   P tb (x Pr .   [ d ( x ) ] y   P tr (x )   Pr.   [d - d ( x ) ]   P tm (x )   P tb ( x )   P tr ( x )     if   P tm ( x )   P tm in   th an   P t m in   =   P tm ( x )   d m in   d ( x )   else   en d   x   =   x +1   en d     3 . 3 .   Si m ula t io n r es ults   As  p er   A l g o r ith m   1   a n d   Alg o r ith m   2 ,   s i m u lat io n s   ar ca r r i ed   o u w i th   t h h elp   o f   Ma tla b   f o r   b o th   th s ce n ar io s .   I n   th f ir s in s ta n ce ,   User   E q u ip m e n is   m o v i n g   w h er as  i n   th s ec o n d   in s ta n ce   R is   m o v i n g   w it h   o th er   t w o   n o d es  r e m ai n i n g   f i x ed .   T h r esu lts   o b tain ed   f r o m   b o th   th s i m u latio n s   ar s h o w n   i n   Fi g u r 2   an d   Fig u r 3   [ 10 ].             Fig u r 2 .   R eq u ir e m e n t o f   t r a n s m i s s io n   p o w er   as a   f u n ctio n   o f   d is tan ce   b et w ee n   UE   an d   t h b ase  s tatio n       Fro m   th r es u lts   o f   F ig u r e   it  is   clea r l y   ev id e n th at  r eq u i r e m en o f   tr a n s m itted   p o w er   d ec r ea s es  af ter   i m p le m e n tatio n   o f   R e la y   n o d ir r esp ec tiv o f   t h lo ca ti o n   o f   UE   f r o m   th B ase  S tatio n . T h is   co n cl u d es  p o s s ib le  ex ten s io n   o f   co v er ag r esu lti n g   f r o m   t h R i m p l e m en tatio n .   T h r esu lt  s h o w n   in   Fig u r 3   clea r l y   in d icate s   t h at,   r eq u ir e m e n o f   to tal  tr an s m it ted   p o w er   is   a   f u n ctio n   o f   d is ta n ce   b et w ee n   R f r o m   e No d eB . A s   th lo ca tio n   o f   R m o v e s   a w a y   f r o m   eNo d eB ,   tr an s m itted   p o w er   r eq u ir e m en t   r ed u ce s   t ill  th R r ea ch e s   t h e   ce n tr b et w ee n   UE   an d   eNo d eB . Ho w e v er   f u r t h er   m o v e m e n o f   R i n cr ea s e s   th p o w er   r eq u ir e m en t.  T h is   g iv e s   an   id ea   ab o u f ix in g   o f   R ela y   n o d e s   in   t h n e t w o r k   to   o p tm ize  t h p er f o r m a n ce .   0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 60 70 80 90 100 110 120 130 L o c a t i o n   o f   M o b i l e   s t a t i o n T x   P o w e r   i n   d B m T x .   P o w e r   v / s   d i s t a n c e     N o   R e l a y S i m p l e   R e l a y Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l   I SS N:  2252 - 8776       P erfo r ma n ce   en h a n ce me n t o r ela ys u s ed   fo r   n ex t g en era tio n   w ir eles s …,   ( S a r a ju   P r a s a d   P a d h y )   31       Fig u r 3 .   R eq u ir e m e n t o f   t r a n s m i s s io n   p o w er   as a   f u n ctio n   o f   lo ca tio n   o f   r ela y   f r o m   eNo d eB       4.   ANALY SI S O F   & F   R E L AY  UNDE I B L   R E G I M E   4 . 1 .   No co o pera t iv env iro nm e nt   A   s i m p le  r ela y i n g   s ce n ar io   is   co n s id er ed   w it h   B ase  Statio n   ( eNo d eB ) ,   M o b ile  Statio n   ( UE ) ,   an d   R e la y   n o d ( R N)   a s   s h o wn   i n   Fi g u r 4 .   T h r ela y   is   a s s u m ed   to   b an   A& F   r ela y .   T h lin k   b et w ee n   eNo d eB   to   UE   is   ter m ed   a s   t h d ir ec li n k ,   th e   li n k   b et w ee n   eNo d eB   an d   R i s   ca lled   th e   b ac k h a u l   li n k   an d   th li n k   b et w ee n   R to   UE   is   ter m ed   as  r ela y in g   li n k .   Fo r   tr an s m is s io n   o f   d ata  f r o m   e No d eB   to   UE ,   First,  eNo d eB   tr an s m it s   d ata  to   th e   UE   u s i n g   d ir ec lin k .   I n   s ec o n d   ca s eNo d eB   tr an s m its   d at to   th R u s i n g   B ac k h a u l li n k   w h ic h   th e n   f o r w ar d   it   to   th d est i n atio n   u s in g   r ela y i n g   lin k .           Fig u r 4 .   No n   co o p er ativ an d   co o p er ativ r elay i n g       Her w e   h a v e   co n s id er ed   Ga u s s ian   ch a n n el  w i th   s tat ic  c h a n n el   g ain s   h 1 h 2 ,   a n d   h 3   r ep r esen ti n g   th e   ch an n el  g ai n s   ( s ca lar s )   o f   th d ir ec lin k ,   b ac k h a u li n k ,   an d   r ela y in g   li n k   r esp ec tiv e l y   w i th   th co r r esp o n d in g   n o is v ec to r s   d en o ted   b y   n 1 n 2 ,   an d   n 3   r esp ec ti v el y .   T h ese  n o is v ec to r s   ar id en t icall y   d i s tr ib u ted ,   in d ep en d en Ga u s s ian   v ec to r s :   n ~ N ( 0 ,   σ 2 I m ) ,     { n 1 n 2 n 3 } .   Fu r th er   s i g n a ls   r ec eiv ed   b y   UE   u s in g   d ir ec lin k   an d   r elay in g   lin k   ar y 1   an d   y r esp ec tiv el y   w h er as  s i g n al   r ec eiv ed   at  R f r o m   eNo d eB   is   ter m ed   as  y 2 ,   x   b ein g   t h tr a n s m itted   s ig n al  o f   eNo d eB   an d   R N.   L et  t h g a in   p r o v id ed   b y   A& R ela y   i s   G T h u s   w h en   n o   r ela y   i s   i n v o l v ed ,   t h r ec ei v ed   s i g n al   at  th e   d esti n atio n   u s i n g   d ir ec p at h   ca n   b d e n o ted   a s   y 1   h 1 n 1   a n d   th r ec eiv ed   s i g n al - to - n o is r a tio   ( SNR )   at  th UE   is   g i v en   b y   α   h 1 2. x /   σ 2 .   0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400 2700 3000 90 92 94 96 98 100 102 104 106 108 110 112 114 116 118 120 D i s t a n c e     o f   R S   f r o m   B S T x   P o w e r   i n   d B m S I M P L E   R E L A Y :   T x .   P o w e r   v / s   d i s t a n c e     S i m p l e   R e l a y N o   R e l a y O p t i m u m   P o w e r   l e v e l Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8776   I n t J   I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l Vo l.  10 ,   No .   1 ,   A p r il   20 2 1 2 7     3 6   32   Am p li f icatio n   f ac to r   o f   A& F r ela y   is     2 2 h + 1   ( 1 )     Sig n al  r ec eiv ed   u s i n g   d ir ec t p ath   w it h o u t r ela y   is     1 1 1 . n x h y β   ( 2 )     W h er e     β   1   ( 3 )     Sig n al  r ec eiv ed   at  R f r o m   e No d eB   is     2 2 2 . n x h y   ( 4 )     Sig n al  at  t h o u tp u t o f   R ela y   a f ter   Am p li f ica tio n   is     G y y a . 2   ( 5 )   Hen ce   th Sig n al  r ec ei v ed   at  UE   f r o m   eNo d eB   w it h   A & R ela y   i s       . . 3 3 3 n y h y a β   ( 6 )     T o   f in d o u th ef f ec ti v e n es s   o f   R i m p le m e n tatio n ,   SER  an al y s i s   is   ca r r ied   o u at  th r ec eiv er   b et w ee n   s ig n al s   r ec eiv ed   b y   d ir ec p ath   an d   th r o u g h   A& R ela y   n o d w ith   t h th eo r etica r esu lt s   [ 11 ] .   T h v alu es  o f   d if f er e n p ar a m eter s   u s ed   in   th is   s i m u la tio n   ar in d ica ted   in   T ab le  2   as  ab o v a n d   th s i m u latio n   r esu l ts   o b tain ed   ar s h o w n   i n   Fi g u r e   5.       T ab le  2 P ar am eter s   co n s id er ed   f o r   an al y s is   o f   A& F   r el a y   w i th o u t c o o p er ativ d iv er s it y   P a r a me t e r   V a l u e   D i g i t a l   M o d u l a t i o n   u se d   Q P S K   M o d u l a t i o n   C h a n n e l   t y p e   u se d   A W G N   w i t h   R a y l e i g h   f a d i n g   T o t a l   t r a n sm i t t e d   p o w e r   l e v e l   3 0   d b m   T r a n smit t e d   p o w e r   a t   RN   2 7 d b m   T r a n smit t e d   p o w e r   a t   e N o d e B   2 7 d b m           Fig u r 5 .   SER Vs SN R   c u r v e   f o r   n o n   co o p er ativ r ela y     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l   I SS N:  2252 - 8776       P erfo r ma n ce   en h a n ce me n t o r ela ys u s ed   fo r   n ex t g en era tio n   w ir eles s …,   ( S a r a ju   P r a s a d   P a d h y )   33   R ed u ctio n   o f   SE R   an d   i m p r o v e m en in   t h li n k   q u alit y   h a s   b ee n   n o ticed   af ter   i m p le m en tati o n   RN .   T h is   in d icate s   d ep lo y m en t o f   r ela y   n o d i m p r o v es li n k   t h r o u g h p u t a n d   p er f o r m an ce .     4 . 2 .   Under  co o pera t iv re la y ing   C o o p er ativ r el ay in g   h a s   e m er g ed   as  o n o f   th f a s test   g r o w i n g   r esear c h   ar ea s   f o r   ef f ic ien t   s p ec tr u m   u s a g o f   t h w ir eles s   n e t w o r k s   [ 12 13 ] .   B y   allo w i n g   n o d es  lik m o b ile  h a n d s ets   a n d   RN s   to   co o p er ate  a m o n g   t h e m s el v es,  t h co m m u n icat io n   r eso u r ce s   ca n   b u tili ze s   e f f ec tiv el y   a s   r es u lt   o f   w h ich   i m p r o v ed   en er g y /p o w er   e f f icie n c y ,   C ell - ed g co v er ag e x te n s io n ,   in c r ea s ed   s y s te m   t h r o u g h p u t   etc  ca n   b ac h ie v ed   b y   co o p er ativ r elay i n g   in   co m p a r is o n   to   s i m p le  r ela y   tech n iq u es [ 1 4 ,   1 5 ].   T h o u tp u is   o b tain ed   at  th e   UE   b y   ca r r y i n g   o u MR C   ( m ax i m a r atio   co m b i n i n g )   o f   th s i g n a ls   r ec eiv ed   d ir ec tl y   f r o m   eNo d e B   an d   t h at  v ia  R N   as  m e n tio n ed   i n   ( 7 )   [1 6 ] .   T h is   is   f o u n d   o u f o r   co o p er ativ r ela y in g   i n   co n ti n u atio n   w it h   ( 6 ) .   Her y   is   t h s i g n al  r ec ei v e d   b y   UE   af ter   co o p er ativ d iv er s it y   a n d   β=1 /√ α .     3 2 2 3 3 2 1 1 . ). 1 ( . . y G h h G h y h y   ( 7 )     co m p ar is o n   i s   ca r r ied   o u t   t o   s h o w   th e   i m p ac o f   S NR   o n   SE R   a f ter   u s in g   co o p er ativ e   r ela y i n g   tech n iq u e.   SE R   is   co n s id er ed   to   b th p er f o r m a n ce   p ar a m e ter   h er f o r   th e   s i g n a ls   r ec ei v e d   w it h   a n d   w it h o u t   co o p er ativ r elay i n g   [ 1 7 ] .   T h r esu lts   o b tai n ed   ar s h o w n   i n   Fig u r 6.             Fig u r 6 .   C o m p ar is o n   b et w ee n   SER o f   A & F r ela y   u n d er   n o n   co o p e r ativ en v ir o n m e n t a n d   co   o p er ativ en v ir o n m e n t     T h co m p ar ativ r e s u l s h o w n   in   F i g u r e   in f o r m s   t h at  f u r th er   r ed u ctio n   o f   SER  ca n   b o b tain ed   w it h   t h h elp   o f   co o p er ativ r ela y i n g   tec h n iq u e.   Hen ce   it   is   p o s s ib le  to   im p r o v th s y s te m   p er f o r m an ce   by   r ed u c tio n   o f   SE R   u s in g   co o p er ativ r ela y i n g   co n ce p t.         5.   O P T I M I Z AT I O O F   CO O P E RAT I V E   RE L AY I N G     In   t h p r ev io u s   ca s es,   eq u al   p o w er   d is tr ib u tio n   b et w ee n   e No d eB   an d   R N   w as   as s u m e d .   L et  u s   co n s id er   an   A& F   r ela y   w i th   c o o p er ativ d iv er s it y .   L et  th t r an s m it  p o w er   lev el s   at  s o u r c b P an d   at  r ela y   b P 2   r esp ec tiv el y ,   s o   t h at  P t =P 1 +P 2 .   Af f ec o f   p o w er   d is tr ib u tio n   b et w ee n   eNo d eB   an d   R o n   th e   p er f o r m a n ce   i s   n o w   a n al y s ed .   T o   ac h iev th is   o b j ec tiv e,   p er f o r m an ce   p ar a m eter   ( SER)  is   n o w   f o u n d   o u b y   v ar y i n g   th p o w er   d is tr ib u t io n   b et w ee n   eNo d eB   an d   R N.   E v o lu tio n ar y   o p ti m izatio n   al g o r ith m   P SO  i s   u s ed   f o r   th p u r p o s [ 18 - 20 ].     Alg o rit h m   3 :   P ar ticle  S w ar m   Op ti m izatio n   A l g o r ith m   ( P SO)   f o r   R ela y   Op ti m izatio n .   I np ut:   Fit n es s   f u n ctio n   f ( x )   is   SER ,   C o n s tr ain f u n ctio n   g ( x )   is   SNR ,   d esig n   s o l u tio n   f o r   x   [ P 2 /P t ]   w h o s v a lu v ar ies b et w ee n     x     1 .   O utput :   Op ti m al   v alu o f   d es ig n   p ar a m eter   ( x op t ).   I nitia lize  p o p u latio n   ( N) ,   v elo cities   an d   p o s itio n s   o f   all  p ar ti cles r an d o m l y .   Sp ec if y   th e   b o u n d ar y   l i m its   [ 0   P 2 /P < 1 ]     F o ea ch   p ar ticle   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8776   I n t J   I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l Vo l.  10 ,   No .   1 ,   A p r il   20 2 1 2 7     3 6   34   C o m p u te   th f it n es s   f u n ctio n ,   f ( x )   [ SER ]   If   th f itn e s s   v al u is   b etter   th an   th p r ev io u s   b est    f it n es s   v al u ( P best ).   Set   P best =f ( x ) .     E nd   A m o n g   t h e   g r o u p ,   p ar ticle  w it h   th b est  f it n es s   v al u ca n   b c h o o s e as t h G best.   F o ev er y   p ar ticle   Up d ate  p ar ticle  v elo cit y   an d   p o s itio n   i n   ac co r d an ce   w it h   ( 7 )   W ith   co n d itio n   t h at  t h e   n e w   p o s itio n   s h o u ld   b w i th i n   u p p er   an d   lo w er   b o u n d ar y .   E nd   Up d ate  P best   Select  G best   E nd     T h is   p r o ce s s   co n ti n u e s   u n til  p r ed ef in ed   v al u o f   iter atio n s   is   r ea ch ed   o r   s o l u tio n   w it h   f it n es s   v alu clo s to   th d esire d   v al u is   o b tain ed .     T h d esire d   s o lu tio n   ac h iev e d   is   x opt G best .   B y   A l lo ca tin g   x opt   [ P 2 / P t ]   to   R ela y   n o d e,   d esig n   r e m o d el lin g   is   d o n u s in g   t h n e w   p ar a m eter s .   Fo r   th i s   d esi g n   e ac h   s w ar m   co n s i s ti n g   o f   2 0   p ar ticles  r u n s   f o r   5 0 0   iter atio n s .   T h p ar am eter s   co n s id er ed   f o r   th i s   al g o r ith m   ar w   0 . 9 8 ,   c 1   1 . 7   an d   c 2   =1 . 7 .   T h is   P SO   alg o r ith m   is   p r o g r a m m ed   w i t h   MA T L A B   f o r   ev al u atio n .   I is   o b tain ed   th at  w h e n   P 2 /P =   0 . 7 3   o p tim u m   r esu lt s   o cc u r .   T h is   in d icate s   wh en   7 3 o f   t h to tal  tr an s m it t ed   p o w er   is   allo ca ted   to   R an d   2 7 is   allo ca ted   to   eNo d eB   o p tim u m   r e s u l ts   ar e   o b tain ed   Af ter   o p ti m iza tio n ,   S E R   an a l y s i s   o f   A& co o p er ativ r ela y   is   a g ai n   o b tain ed   w h ich   i s   s h o w n   in   Fig u r 7   in   co m p ar i s o n   w i th   SER  a n al y s is   o f   t h s a m r ela y   w it h o u o p ti m izatio n . T h r esu lt s   s h o w   th a t   r ed u ctio n   o f   SE R   an d   th u s   i m p r o v e m en t i s   s y s te m   p er f o r m a n ce   is   p o s s ib le  d u to   o p ti m iz atio n .           Fig u r 7 .   SER an al y s is   o f   A& F R ela y   b e f o r an d   af ter   o p tim izatio n       6.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r esen ts   an   o v er v i e w   o f   r ela y   tech n o lo g y   u s ed   f o r   th n e x g en er atio n   ce ll u lar   n et w o r k s .   Usi n g   e x p er i m e n tal  m eth o d   it   is   co n clu d ed   th at  e n h an ce m e n o f   co v er a g an d   th r o u g h p u is   p o s s ib le  af ter   d ep lo y m en o f   R ela y   n o d es  wh er p lace m en o f   th R p lay s   s i g n if ica n r o le.   Fu r t h er   co o p er ativ r elay i n g   in   co m p ar i s o n   to   co n v en tio n al   R ela y i n g   is   d is c u s s ed   f o r   i m p r o v e m en t   o f   p o w er   e f f icie n c y ,   i n cr ea s ed   s y s te m   th r o u g h p u t,  ce ll - ed g co v er a g ex ten s io n   etc  w h ic h   co u ld   b v er y   u s e f u e v e n   f o r   5 th   G en er atio n   n et w o r k s   co n s id er in g   t h eir   h u g p o w er   r eq u ir e m en t .   T h en   o p ti m iza tio n   o f   p o w er   is   ca r r ied   o u u s i n g   P SO  ev o l u tio n ar y   o p tim izat io n   al g o r it h m   f o r   p er f o r m an ce   e n h an ce m e n o f   R ela y s . T h is   w o r k   ca n   b e x te n d ed   f o r   o b tain in g   a   o p tim ized   r ad io   ac ce s s   n et w o r k   in   p r ac tical  s ce n ar io   w it h   m o r t h an   o n R N   u s in g   e f f ic ien r o u ti n g ,   p o w e r   allo ca tio n   a n d   s c h ed u li n g   al g o r ith m s .   F u r th er   an al y s is   a n d   o p ti m izatio n   o f   R e la y s   f o r   U R L L C   n et w o r k s   i n   th FB L   r e g i m ca n   b an o t h e r   r esear ch   d ir ec tio n   in   t h is   r eg ar d .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l   I SS N:  2252 - 8776       P erfo r ma n ce   en h a n ce me n t o r ela ys u s ed   fo r   n ex t g en era tio n   w ir eles s …,   ( S a r a ju   P r a s a d   P a d h y )   35   RE F E R E NC E S   [1 ]   A .   A b d a ll a h ,   D.  S e rh a a n d   K.  F a k ih ,   Re la y in g   Tec h n iq u e fo L T E - A d v a n c e d ,   Pro c e e d in g o Eu ro p e a n   W ire les s 2 0 1 5 2 1 t h   E u ro p e a n   W irele ss   Co n f e re n c e ,   Bu d a p e st,  Hu n g a r y ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 5 .   [2 ]   Yif e Ya u n ,   L T E - A d v a n c e d   Re la y   T e c h n o l o g y   a n d   S tan d a r d iza ti o n ,   S p rin g e Pu b li c a ti o n ,   I S B 9 7 8 - 3 - 6 4 2 - 2 9 6 7 6 - 5 ,   2 0 1 3 .   [3 ]   S .   P .   P a d h y ,   S .   S e th a n d   A .   T rip a th y ,   P e rf o rm a n c e   e v a lu a ti o n   o f   Re lay u se d   f o n e x G e n e ra ti o n   w irele ss   c o m m u n ica ti o n   n e tw o rk s,”   2 0 1 8   In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   A p p li e d   El e c tro ma g n e ti c s,  S ig n a Pro c e ss in g   a n d   Co mm u n ica ti o n   AE S PC ,   Bh u b a n e s w a r,   In d ia,  p p .   1 - 4 ,   2 0 1 8   [4 ]   L e   A n h   V u ,   M in h   T ra n ,   V a n - Du c   P h a n   a n d   Ho a n g - Na m   Ng u y e n   a n d   T h a n h - L o n g   N g u y e n ,   Th e   in f lu e n c e   o f   h a rd w a re   i m p a ir m e n o n   th e   sy ste m   p e r f o rm a n c e   o f   tw o - w a y   r e la y i n g   n e tw o rk ,   In ter n a t io n a l   J o u r n a o E lec trica l   a n d   Co m p u ter   E n g i n e e rin g   IJ EC E ,   v o l.   9 ,   n o .   5 ,   p p .   3 6 2 3 - 3 6 3 2 ,   O c 2 0 1 9 .   [5 ]   V .   Y.  F .   T a n   a n d   M .   T o m a m ich e l,   T h e   T h ird - Ord e T e r m   in   th e   N o rm a A p p ro x ima ti o n   f o th e   A WG Ch a n n e l,   in   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   I n f o rm a ti o n   T h e o ry ,   v o l.   6 1 ,   n o .   5 ,   p p .   2 4 3 0 - 2 4 3 8 ,   M a y   2 0 1 5 .     [6 ]   P a d h y   S a ra ju   p ra sa d ,   P a n d a   M a d h u sm it a ,   S e th S r in iv a a n d   T rip a th y   A ru n a ,   P e rf o rm a n c e   M e a su re m e n a n d   Op ti m iza t io n   o f   Re l a y s   Us e d   f o 5 G   Ultra   Re li a b le  L o w   L a ten c y   Co m m u n ica ti o n   Ne tw o rk ,   In ter n a ti o n a J o u r n a l   o Rec e n T e c h n o l o g y   a n d   E n g in e e rin g   IJ RT E ,   v o l.   8 ,   n o .   5 ,   p p .   5 0 1 7 - 5 0 2 3 ,   2 0 2 0 .   [7 ]   A .   Kre n d z e l,   L T E - M o b il e   Re la y   Ha n d li n g A rc h it e c tu re   As p e c ts,”  Eu ro p e a n   W i re les 2 0 1 3 1 9 t h   Eu ro p e a n   W ire les s Co n fer e n c e ,   G u il d f o rd ,   UK ,   p p .   1 - 6 ,   2 0 1 3 .   [8 ]   S .   Ba ro u d a n d   Y.  R.   S h a y a n ,   P e rf o r m a n c e   e n h a n c e m e n o f   m u lt i - h o p   w irele ss   s y ste m b y   o p ti m iz in g   th e   n u m b e r   a n d   lo c a ti o n   o f   re la y s,   In ter n a t io n a W ire les Co mm u n ica ti o n a n d   M o b il e   Co mp u ti n g   Co n fer e n c e   ( I W CM C) Du b ro v n ik ,   p p .   4 6 5 - 4 6 8 ,   2 0 1 5 .     [9 ]   Y.  Hu ,   J.  G ro ss   a n d   A .   S c h m e in k ,   Qo S - Co n stra in e d   E n e rg y   Eff ici e n c y   o f   Co o p e ra ti v e   A RQ  in   M u l ti p le  DF  Re lay   S y st e m s,”   in   IEE T ra n sa c ti o n o n   Ve h icu l a r T e c h n o l o g y ,   v o l .   6 5 ,   n o .   2 ,   p p .   8 4 8 - 8 5 9 ,   F e b   2 0 1 6 .     [1 0 ]   Dr  Ho u m a n   Zarrin k o u b ,   Un d e rsta n d in g   L T E   w it h   M a tl a b F ro m   M a th e m a ti c a M o d e li n g   to   S im u latio n   a n d   P r o to ty p in g   J o h n   W il e y   &   S o n L td ,   U n it e d   Kin g d o m ,   IS BN:  9 7 8 1 1 1 8 4 4 3 4 1 5 ,   2 0 1 4 .   [1 1 ]   J.  N.  L a n e m a n ,   D.  N.  C.   T se   a n d   G .   W .   W o rn e ll ,   Co o p e ra ti v e   d i v e rsit y   in   w irele ss   n e tw o rk s:  E ff i c ien p r o to c o ls   a n d   o u tag e   b e h a v io r,   i n   IEE T r a n sa c ti o n o n   In f o rm a ti o n   T h e o ry ,   v o l.   5 0 ,   n o .   1 2 ,   p p .   3 0 6 2 - 3 0 8 0 ,   De c .   2 0 0 4 .     [1 2 ]   T a n   N.  N g u y e n ,   V a n - Du c   P h a n ,   Ho a n g - Na m   N g u y e n ,   M in h   T ra n   a n d   T ra n   T h a n h   T ra n g ,   P e rf o rm a n c e   a n a l y sis  f o p o w e r - sp li tt in g   e n e rg y   h a r v e stin g   b a se d   tw o - w a y   f u ll - d u p l e x   re la y in g   n e t w o rk   o v e n a k a g a m i - m   fa d in g   c h a n n e l,   T e lec o mm u n ica ti o n ,   C o mp u t in g ,   El e c tro n ics   a n d   Co n tr o T EL KOM NIKA ,   v o l.   1 7 ,   n o .   4 ,   p p . 1 5 9 5 - 1 6 0 3 ,   A u g   2 0 1 9 .   [1 3 ]   Din h - T h u a n   D o ,   Ch i - Ba o   L e ,   Ho n g - Nh u   Ng u y e n ,   Ta m   N g u y e n   K ieu ,   S i - P h u   L e ,   Ng o c - L o n g   Ng u y e n ,   Nh a t - T ien   Ng u y e n   a n d   M ir o sla v   Vo z n a k ,   W irele ss   p o w e tran sfe e n a b led   NO M A   re la y   s y ste m s:  t w o   S IC  m o d e a n d   p e rf o r m a n c e   e v a lu a ti o n   T e lec o mm u n ica ti o n ,   Co mp u ti n g ,   El e c tr o n ics   a n d   Co n tro T EL KOM NIKA ,   v o l.   1 7 ,   n o .   6 ,   p p .   2 6 9 7 - 2 7 0 3 ,   De c   2 0 1 9 .   [1 4 ]   M .   F .   Ka d e r,   M .   B.   S h a h a b   a n d   S .   Y.  S h in ,   Ex p lo it in g   No n - Or th o g o n a M u lt ip le  A c c e ss   in   Co o p e ra ti v e   Re la y   S h a rin g ,   i n   IEE E   Co mm u n ica ti o n s L e tt e rs ,   v o l.   2 1 ,   n o .   5 ,   p p .   1 1 5 9 - 1 1 6 2 ,   M a y   2 0 1 7 .   [1 5 ]   Q.  L i,   R.   Q.  Hu ,   Y.  Qia n   a n d   G .   W u ,   Co o p e ra ti v e   c o m m u n ica ti o n f o w irele ss   n e t w o rk s:  tec h n iq u e a n d   a p p li c a ti o n s in   L T E - a d v a n c e d   s y s tem s,”   in   IEE W ire les s Co mm u n ica ti o n s ,   v o l.   1 9 ,   n o .   2 ,   p p .   2 2 - 2 9 ,   A p r   2 0 1 2 .     [1 6 ]   V a n - Du c   P h a n ,   T a n   N.  Ng u y e n   ,   M in h   T ra n   a n d   T ra n   T h a n h   T ra n g ,   Ou tag e   p ro b a b il i ty   a n a l y sis  o f   d u a e n e rg y   h a rv e stin g   re la y   n e t w o rk   o v e r a y leig h   f a d in g   c h a n n e u si n g   S a n d   M RC  tec h n iq u e ,   In d o n e sia n   J o u rn a o f   El e c trica En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e     IJ EE CS ) ,   v o l.   1 6 ,   n o .   2 ,   p p .   8 0 3 - 8 1 1 ,   No v   2 0 1 9 .   [1 7 ]   Du o n g   Hu u   A i,   V a n   L o Ng u y e n ,   BER  a n a l y sis o f   a m p li fy - a n d - f o rw a rd   re la y in g   F S O s y ste m s u sin g   A P D rec e iv e r   o v e stro n g   a t m o sp h e ric  tu rb u len c e   c h a n n e ls,”  In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   Co mp u t e En g in e e rin g   IJ ECE ,   v o l.   9 ,   n o .   5 ,   p p .   3 6 7 8 - 3 6 8 6 ,   Oc 2 0 1 9 .   [1 8 ]   P a n d a   M ,   P a tn a i k   S   K,  M a K,  P e rf o r m a n c e   e n h a n c e m e n o f   a   V CO  u sin g   s y m b o li c   m o d e ll in g   a n d   o p ti m iza ti o n ,   IE T   Circ u it s,   De v ice &   S y ste ms ,   v o l.   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 9 6 - 2 0 2 ,   2 0 1 8 .   [1 9 ]   P a n d a   M ,   P a t n a ik   S   K,  M a A   K,  G h o sh   S   F a st  a n d   o p ti m ise d   d e sig n   o f   a   d if fe re n ti a V CO  u sin g   sy m b o li c   tec h n iq u e   a n d   m u lt o b jec ti v e   a lg o rit h m s,”   IET   Circ u it s,   De v ice &   S y ste m s ,   v o l.   1 3 ,   n o .   8 ,   p p .   1 1 8 7 - 1 1 9 5 ,   2 0 1 9 .   [2 0 ]   Ka l y a n m o y   De b ,   J.  S u n d a r,   M u lt i - o b jec ti v e   o p t im iza ti o n   u sin g   e v o lu ti o n a ry   a lg o rit h m s,   GECCO  ' 0 6 :   Pro c e e d in g o t h e   8 th   a n n u a c o n fe re n c e   o n   Ge n e ti c   a n d   e v o l u ti o n a ry   c o mp u ta ti o n ,   p p .   6 3 5 - 6 4 2 ,   2 0 0 6 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       S a ra ju   P ra sa d   P a d h y   o b tain e d   h i M a ste in   En g in e e rin g   d e g re e   fro m   BI T ,   M e sra ,   In d ia  w it h   a   sp e c ializa ti o n   i n   M icro w a v e   S y st e m s.  He   h a m o re   th a n   2 2   y e a rs  o f   in d u strial  e x p e rien c e   in   t h e   f ield   tele c o m m u n ica ti o n   b o t h   in   I n d ia  a n d   a b ro a d .   He   w o rk e d   in   d if f e r e n w irele s s   c o m m u n ica ti o n   tec h n o lo g ies   sta rti n g   f ro m   CDM A ,   G S M   to   W i - M A X   a n d   L T A d v a n c e d .   His   su b jec in tere sts  in c lu d e   c o m m u n ica ti o n s,  sig n a p ro c e ss in g   a n d   w irele ss   c o m m u n ica ti o n   n e tw o rk s.  He   is  p re se n tl y   p e ru sin g   P h . D.  i n   th e   f ield   o f   w irele ss   c o m m u n ica ti o n .   He   h a a lrea d y   p u b li sh e d   so m e   p a p e rs  o n   n e x g e n e ra ti o n   w irele ss   n e tw o r k in   re p u ted   j o u r n a ls  a n d   c o n f e re n c e s.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2252 - 8776   I n t J   I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l Vo l.  10 ,   No .   1 ,   A p r il   20 2 1 2 7     3 6   36     M a d h u sm it a   P a n d a   o b tai n e d   h e r   M T e c h   f ro m   BP UT ,   Ro u rk e la,  In d ia  w it h   a   sp e c ializa ti o n   in   M icro e lec tro n ics   a n d   V L S d e sig n .   S h e   h a p u b li s h e d   a b o u 1 0   p a p e rs  in   d if f e r e n n a ti o n a a n d   in tern a ti o n a c o n f e re n c e a n d   jo u rn a ls.  S h e   h a a c a d e m ic  e x p e rien c e   o f   a b o u 1 5   y e a rs  d u rin g   w h ich   sh e   t a u g h se v e ra su b jec ts  to   b o th   UG   a n d   P G   stu d e n ts.  He su b jec i n tere sts  in c l u d e   S e m ico n d u c to d e v ice a n d   c irc u it s.  P re se n tl y ,   sh e   is  se rv in g   a a n   A ss istan P ro f e ss o in   t h e   d e p a rtm e n o f   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g   a IT ER  (In stit u te  o f   T e c h n ica Ed u c a ti o n   a n d   Re se a rc h u n d e S OA   Un iv e rsit y ,   Bh u b a n e sw a in   a d d it i o n   to   p e ru sin g   h e P h . D.   in   t h e   f ield   o f   M icro e lec tro n ics .         S rin iv a S e th o b tain e d   h is  P h . D.   f ro m   Be rh a m p u Un iv e rsit y ,   Be rh a m p u r,   In d ia  i n   th e   f ield   o f   Co m p u ter  S c ien c e .   He   h a p u b l ish e d   a b o u 6 0   p a p e rs  in   d if f e r e n n a ti o n a a n d   in tern a ti o n a c o n f e re n c e a n d   jo u r n a ls.  He   a lso   a u t h o re d   th re e   tex b o o k a p a rt   f ro m   su c c e ss f u ll y   su p e rv isin g   5   P h . D.  sc h o lars   a n d   1 5   m a st e rs’   d e g re e   stu d e n ts.  He   w a s   i n v o lv e d   w it h   m o re   th a n   3 5   In tern a ti o n a l/   Na ti o n a L e v e C o n f e re n c e s/S e m in a r /W o rk sh o p in   th e   c a p a c it y   o f   S p e c ial  se ss io n   Ch a ir  /Co o r d in a t o r/T e c h n ica Co m m it tee   M e m b e r/  A d v iso Co m m it te e   M e m b e r.   He   a lso   o rg a n ize d   5   S tate   L e v e Co n f e re n c e S e m in a rs  /W o rk sh o p a n d   d e li v e re d   m o re   th a n   5 0   In v it e d   L e c tu re s a In tern a ti o n a l/ Na ti o n a l /Un iv e rsity   le v e Co n f e re n c e s/S e m in a rs.         A ru n a   T rip a th y   o b tain e d   h e P h . D.  f ro m   IIT ,   Kh a ra g p u r,   In d ia  w it h   a   sp e c ializa ti o n   in   W irele ss   c o m m u n ica ti o n s.  S h e   h a p u b li sh e d   a b o u 4 0   p a p e rs  in   d if f e r e n n a ti o n a a n d   i n tern a ti o n a l   c o n f e re n c e a n d   jo u r n a ls.  S h e   h a b o th   a n   i n d u strial  a n d   a c a d e m ic   e x p e rien c e   o f   a b o u 2 5   y e a rs.   S h e   h a tau g h t   se v e ra su b jec ts  to   b o t h   UG   a n d   P G   stu d e n ts. S h e   a lso   a u th o re d   a   tex b o o k   Op to e lec tro n ics   a n d   S y ste m s”   p u b li s h e d   b y   S tu d i u m   P r e ss   (In t).   A b o u 3 3   m a ste r’s  th e se h a v e   b e e n   su p e rv ise d   b y   h e r.   He su b jec in tere sts  in c l u d e   c o m m u n i c a ti o n s,  sig n a p r o c e ss in g   a n d   p h o to n ics .   P re se n tl y ,   sh e   is  se r v in g   a th e   h e a d   o f   th e   d e p a rtme n o f   In stru m e n tatio n   a n d   El e c tro n ics   E n g in e e rin g   a c o ll e g e   o f   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y   (CET ),   Bh u b a n e sw a r.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.