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水声无线传感器网络中的STBC-NOMA方案及性能优化"
⃝可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectICTExpress 8(2022)117www.elsevier.com/locate/icteSpace–timeVeerapuGoutham,副总裁哈里戈温丹电子和通信工程系,国家技术学院Puducherry,Karaikal,609 609印度接收日期:2020年12月9日;接收日期:2021年8月15日;接受日期:2021年9月15日2021年9月28日网上发售摘要在这封信中,我们提出了空时分组编码非正交多址接入(STBC-NOMA)的水声传感器网络(UASNs),以提高可靠性,利用发射分集和频谱效率。我们推导出遍历的数学表达式速率、中断概率和能量效率。结果表明,STBC-NOMA结合了STBC和NOMA的优点,显著提高了UASN的性能,而无需事先在发送端的CSI状态。最后,我们联合优化的信号频率和功率分配系数的STBC-NOMA方案相对于传输距离使用模式搜索算法,以进一步提高遍历率。第2021章作者(二)由爱思唯尔公司出版代表韩国通信和信息科学研究所这是一个开放在CC BY许可下访问文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。关键词:非正交多址;空时分组码;水声传感器网络1. 介绍下一代水下无线传感器网络(UWSNs)要求提高可靠性,频谱效率和能源效率。最近,UWSNs已经开始拥抱物联网,被称为水下物联网。通常,水下无线通信通过射频(RF)或通过光或无线电来实现。声音信号。虽然RF信号可以提供更高的带宽,但它们在水下介质中极易发生吸收损耗。光信号由于吸收、色散和环境光干扰而经历严重的衰减,这导致水下光通信几乎只有几米的低传输范围。因此,声信号由于其远距离传输的特点,成为水下无线通信中最受欢迎和首选的信号。然而,频率相关的路径损耗、多径衰落、环境噪声和水下信道特性等因素使得水声传输变得困难。因此,如何在有限的带宽内提高水声传感器网络的数据传输速率和可靠性,是水声∗ 通讯作者。电子邮件地址:gouthamveerapu@gmail.com(V. Goutham),hari@nitpy.ac.in(V.P.Harigovindan)。同行评审由韩国通信和信息科学研究所(KICS)负责https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.09.010是一项具有挑战性的任务。Space–time block codes (STBCs)are widely空时分组码的主要特点是编码器和解码器的低复杂度设计,并提供全分集。STBC码以较低的计算复杂度实现了全分集然而,由在特定信道上使用STBC引起的容量的显著损失被表征为码率和接收天线的数量的函数[3]。另一方面,最近已经提出了诸如大规模MIMO和非正交多址(NOMA)的创新物理层方案来增加UASN的信道容量。然而,考虑到均衡器的更高复杂性,在诸如UASN的频率选择性信道上实际实现大规模MIMO是一项具有挑战性的任务。最近,NOMA已被设想为UASN中的一种蓬勃发展的使能技术,以在有限的通信带宽内实现更高的数据速率[4此外,功率域NOMA可以很容易地作为任何现有正交多址技术的附加技术。通常,NOMA可以通过利用功率域或码域来实现。作者在[4-功率域NOMA可以通过共享传输来2405-9595/2021作者。由爱思唯尔公司出版代表韩国通信和信息科学研究所这是一CC BY许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。V. Goutham和V.P. 哈里戈温丹ICT Express 8(2022)117118ref=ρc=2πH=+- -- -||||||||√√=+√√在单个资源块内的多个用户之间的功率。功率域NOMA的核心思想是叠加编码和连续干扰消除技术。在UASN中实现功率域NOMA的主要挑战是发射机需要每个接收机遇到的先前信道状态信息(CSI)状态。此外,由于大的传播延迟,在发射机处获得完美的CSI是UASN中的复杂任务因此,我们提出了一个计划,以实现空时分组码结合NOMA的UASN。由于NOMA有助于在单个资源块中同时进行多个传输,因此其与STBC的包含带来了利用频谱效率和发射分集两者的益处的机会。仿真结果表明,与传统的NOMA、STBC和单输入单输出(SISO)相比,STBC-NOMA在发射端无需CSI的情况下,可以提高系统的遍历率、中断概率和能量效率。据作者所参考强度,由SL给出,dB=10 log10IIs,其中Is是在1 m距离处测量的从源发射的信号强度。发射信号强度(Is)是单位面积的功率流。声波的传播在浅水的情况下遇到圆柱形扩展,因为信号被海底和海洋表面限制。因此,从浅水中的源发射的信号强度由下式给出:Ptx,其中H是深度,P tx是从源发射的信号功率。项Iref为参考强度,由q2给出,其中q1 µPa rms为均方根声压,ρ为海水密度(约1000 kg/ m3),c为海中声速(约1500 m/ s)。热释光包括吸收损耗和传播损耗。水下声学信道中的传播节点之间的TL由下式给出:TL rκ a(f)r×10−3,其中κ是扩频因子,r是传播节点之间的距离,单位为km,f是信号频率,a(f)是吸收系数以dB/km为单位,f以kHz为单位,由[8- 10 ]给出NOMA(STBC-NOMA)用于UASN。本文的主要贡献如下:1. 提出了空时分组码NOMA(STBC-NOMA)算法10 log10a(f)=0的情况。11f21+f2+44f24100+f2+二、75f20.003. (一)104NOMA),提出了一种空时分组码和NOMA相结合的方案.2. 考虑到水下环境中距离相关的可用带宽、声传播、传播损耗和衰落等特性,推导了UASN中STBC-NOMA的遍历速率、中断概率和能量效率的数学表达式。3. 将STBC-NOMA与传统NOMA、STBC和SISO算法在UASN中的性能进行了比较。结果表明,STBC-NOMA在发送端不需要CSI的情况下,在遍历和速率、中断概率和能量效率方面都有明显的改善。4. 最后,利用模式搜索算法对信号频率和功率分配系数进行联合优化,进一步提高了基于STBC-NOMA的UASNs的遍历率。2. 系统模型本节介绍了(1)UASN的物理层建模,(2)提出了UASN的 STBC-NOMA方案2.1. 物理层模型无源声纳接收端的信噪比(SNR)由被动声纳方程决定。该等式根据发射信号电平(即,源电平(SL)),同时考虑传输损耗(TL)、环境噪声电平(NL)和方向性(DI)。无源声纳方程由下式给出:以dB计的Γ=SL−T L−(N L−海洋中存在的环境噪声的近似功率谱密度(psd)由下式给出:10 log 10(N(f))= 50- 18 log10(f)[8]。2.2. 基于STBC-NOMA的UASNs我们考虑一个场景,包括一个配备有两个发射天线的自主水下航行器(AUV)(即,T X1&T X2)和两个接收节 点 , 每 个 接 收 节 点 配 备 有 一 个 接 收 天 线 ( 即 ,RX1&RX2),如图1所示。我们假设位于远离AUV的传感器节点被认为是远节点(具有接收天线RX1),位于AUV附 近 的传 感 器 节 点 被认 为 是 近 节点 ( 具 有 接收 天 线RX2 ) , 如 图 1 所 示 。 设 h11 , h12 , h21 和 h22 表 示 T X1RX1,T X2RX1、T X1RX2和T X2RX2通道。在整个工作中,我们的模型,所有的信道是独立的,同分布的瑞利衰落信道,因为多径传播的声信号。因此,在本发明中,h112、h122、h212和h222是指数分布的随机变量,其平均幂分别为β11、β12、β21和β22STBC-NOMA方案的协议描述如下:AUV将其传输符号流S(t)划分为四个块,S1(t)、S2(t)、S3(t)和S4(t)。注意,S1(t)S3(t)是要同时发送到远节点的符号,S2(t)S4(t)是要同时发送到近节点的符号。因此,AUV将S1(t)S2(t)组合以形成复合信号C1(t),其由C1(t)a1Pt S1(t)其中a1a2是功率分配系数。类似地,AUV组合S3(t)S4(t)以形成另一复合信号C2(t),其由C2(t)=a1PtS3(t)+a2PtS4(t)给出。注意到其中,r是接收机处的SNR,单位为dB。SL是 从源发射的信号强度与功率的较高部分被分配给数据符号远节点比近节点,由于信道差V. Goutham和V.P. 哈里戈温丹ICT Express 8(2022)117119∗σ)的。√∈√i=1(∑I=(∑i=1T L1i(r,f)i=1TLI1 (r,f)1不 12不 21我T Li2(r,f)1不 32不 4我+T.L.a1Pt S1(t)+a2Pt S2(t)+n i(t).( 三)2i=1 |H|2)+1,Fig. 1. 基于STBC-NOMA的UASN。条件(a1>a2)。在第一传输时隙,从T X1传输的信号是C1(t),从T X2传输的信号是C2(t)。结果,接收到的信号干扰噪声比(SINR)在RX1可以由下式给出,1C2(t)。在下一个传输时隙期间,信号-C2(t)a(∑2|2P t)|2 Pt)是从TX 1发送的,并且C1(t)是从T X2,其中表示复信号的共轭。假设衰落在两个连续符号上是恒定的γ11=γ31=1a2(∑2i=1T L1i(r, f)|2|2 Pt)+2表示为,a1(∑2|2I i)|2 Γ1 i)=(hi1)[aP S(t)+aP S(t)]+=a(∑2|2|2(四)+1个(hi2)[aP S(t)+aP S(t)]+n(t),(2)稍后,近节点通过每一个来解码符号S2(t)S4(t)成立SIC。首先,近节点解码S1(t)S3(t)其中i为1, 2。在近节点和远节点处在下一个传输时隙中,YRX(t+T)=(hi1)[−a1PtS(t)−a2PtS(t)]通过将S2(t)S4(t)视为噪声信号,后来,它利用SIC技术从复合信号中减去解码符号 S1(t) S3(t),得到S2(t)S4(t)符号。RX2处的接收SINR由下式给出,iT Li1(r,f)(hi2)[3 4√∗]a1(∑2|h2i|222我I)对于符号的解码,可以应用常规的STBC解码算法来分离复合信号a2(∑21|h2 i|2 r2 i)(五)(即,C1(t)&C2(t))。STBC译码算法执行最大似然检测γ221ξ2在近节点和远节点处接收的信号然后可以被YRXi(t)2i=1Γ1iI2 (r,f)γ12=aΓ2i=aV. Goutham和V.P. 哈里戈温丹ICT Express 8(2022)117120=i=1|2 |2Γ2i)+1,线 性 复 杂 度 。 随 后 , 远 节 点 不 执 行 连 续 干 扰 消 除(SIC),这是因为与T-RX 1相比,T-RX1-RX1之间的信道质量较差。其中,SIC表示SIC低效率。在[0, 1]的范围内变化,100表示完美的SIC,其他值表示不完美的SIC,效率为100。由于对称性,T X1−RX2。为了对符号S1(t)S3(t)进行解码,节点将符号S2(t)S4(t)视为噪声信号。 作为1 γij表示RX j处符号Si(t)的接收SINR。V. Goutham和V.P. 哈里戈温丹ICT Express 8(2022)117121A1 Ei(−Z-Z4 3Z-Z4 3A1 Ei(−=∈双对数∑+L(−Z(1+)2(Z(1+)1)λ1A1S12B(r)E2012年10月2日(γ11)i=1我S1=22012年10月2日(+)Ulog2( 1+γ11)≤R1VU一个202U衰落信道由下式给出,1x对于x是小的[11],得到符号S1的遍历率的封闭形式表达式为,PS1=LΓ12≤a=LFUf lE因为,212(−传输方案(在近节点处,符号的SINRS1(t)S3(t)是相同的,并且符号S2(t)S4(t)X,Y可表示为FX(x)=FW(x),FY(y)=FW(y).通过应用X和Y相同),γ12=γ32γ22=γ42。,封闭式表达式对于符号S2的遍历速率,fu[(−Z4(1+Z3))LZ3)(Z3(1+Z4))Z4)3. STBC-NOMA的解析建模在本节中,我们推导出封闭形式的数学表达式,CS2=fλ1Z4− Z3Ei(−λ1)+λ1Z4−Z3Ei(−λ1)遍历和率、中断概率和能量的计算效率设E[Z],FZ(z),fZ(z)表示随机变量Z的期望、累积分布函数和概率密度函数。(−Z4(1+Z3)Z3A1 ))−(Z3(1+Z4))Z4A1 ))]df.(九)3.1. 遍历和率S的遍历率STBC-NOMA方案由于传输方案中的对称性,符号S3实现的遍历速率和中断概率恰好等于S1,并且S4等于S2。因此,总由下式给出:C =1<$[log 1+]d f,其中B(r)STBC-NOMA中实现的遍历速率由下式给出:代表 距离相关 可用 带宽, 这是由,B(r)Br−Q,B(r)[fl, fu]给出。这里B是带宽系数,Q是正带宽指数,fl和fu是下工作频率和上工作频率[8]。经过一些数学简化,CS1可以写为,3.2. 停电概率和能源效率STBC-NOMA方案中S1的中断概率的闭式表达式由下式给出,C1fu[∞log 1U f(u)dufl0{1fu}2fl∞(1+V) fV(v)dv]d f,(6)其中U和V是随机变量,表示为,U=∆然而,频率选择性信道的中断概率计算是繁琐的解决。因此,我们将问题公式化如下,我们将总带宽分为L窄子带。令第j个子带以2i=1 |2|2 r1i,且V=a分别为2U。因此频率fj具有宽度δf,j=1,2,. .. 、L的随机变量U的CDF由下式给出:FU(u)=1+小到足以使信道出现频率平坦衰落ZZ1e−u Z2−ZZ2e-uZ1,其中Z1=1,Z2=1.一 、2−Z 12−Z1Γ11β11Γ12β12频道因此,平均值的数学表达式同样,随机变量的CDF V 获得作为S中断概率L小频率平坦域F(v)=F(v)。通过应用<$∞log(1+U)f (u)du=11<$∞1−FU(u)du,<$∞e−µxdx=−e(µβ)Ei(−µβ),且ex=L{}11ln2 01+u0x+β1∑22Φ1C=fu[(−Z2(1+Z1)Ei−Z)+(Z1(1+Z2)Ei−Z)1∑( Φ1)12Φ1Z1一个2Z2− Z1EiZ1一个2Z2一个2Z2− Z1Ei(−Z2))]一个j=12个r1其中Φ1=2δf。类似地,df.(七)STBC-NOMA方案中S2的中断概率同样,SS22STBC-P符号2012年10月2日(γ22)Pr{1}{2}fulog(1flS1)RNOMA方案由C=1fu[日志1+]d f.S2=22+γ21≤1∪经过一些数学简化后,CS2可以写成∆)的情况2PS1= Pr(十)j=1PR|H11|Γ11+ |H12|S1-a2ΦflZ2− Z1(第一章Z2− Z1((二)一 -一个(十一)−0−−V. Goutham和V.P. 哈里戈温丹ICT Express 8(2022)117122∆L22i=1Φ1Φ2=LΓ21β 21Γ22β 22+∆{=∑1∫fulog(1(S1)R}(12)C1-C4fu[m∞log1LX f(x)dxL1S2=2f2()X0∞1∑Pr(W≤)Φ产品介绍Φ2}对数2(1+Y) fY(y)dy]d f,(8)=Lj=1La1−a2Φ1a2−a1<$Φ10其中X和Y是随机变量,分别表示为,X=λ1W,Y=λ a1W,其中λ1=a2+λ a1,W=1Lj=1新闻中心W≤maxΦ1,a1−a2Φ1Φ2a2−a1<$Φ2∑2|h2 i|2 Γ2 i.因此,随机变量W1∑( {})一 -aΦ-一个ΦZ3=1,Z4=1.一 、通过使用W的CDF,j=11 2 1 2 1 2∆fl+γ22≤Z3−wZZ4−wZ公式为:FW(w)=1+Z4−Z3e4−Z4−Z3e3、在哪里FWMax得双.(十三)}}V. Goutham和V.P. 哈里戈温丹ICT Express 8(2022)117123==+=++=−公里+==−−=图二、 遍历和速率与T X1− RX1链路之间的距离。2R2其中Φ22δf.以比特/秒为单位的能量效率MJ可以由下式给出,图三. 中断概率与T X1−RX1链路之间的距离。∑n(1−PX)CXηi=1i我,(十四)总功耗其中N表示在单个传输时隙中传输的符号的数目。STBC-NOMA中消耗的总功率由EPTx2Pmax给出,而在STBC中,SISO方案由EPTxPmax给出,其中Pmax是接收符号所消耗的功率。4. 成果讨论分析了STBC-NOMA的性能,并与传统的NOMA、STBC和SISO方案进行了比较。假设来自用于STBC-NOMA方案的两个天线的总发射功率与来自NOMA、STBC和SISO方案的发射功率相同。因此,我们假设a1 a20。5. STBC-NOMA方案。而在NOMA方案中,我们设置a1a21。用于模拟和分析的其余参数列于表1中。图2示出遍历和速率随T ×1RX1链路间距离的变化。结果表明,具有理想SIC的STBC-NOMA的各态历经速率达到最高的各态历经和速率。从图中也可以看出。STBC-NOMA算法的遍历速率随着SIC无效(SIC_Efficiency)的增加 从图 2,可以观察到所提出的STBC-NOMA实现了略高于传统NOMA方案的遍历速率。图图2还示出了SIC接收机的不完美性的增加导致与传统STBC和SISO方案相比,对于TX1-RX1之间的较大距离,NOMA和STBC-NOMA的性能较差。这是因为&由于干扰信号的影响的增加而导致的γ 12 γ 22的SINR值的减小(即,叠加编码)。图3示出了中断概率(完美SIC(SIC))相对于T X1RX1链路之间的距离的变化。从图中可以看出。 3、中断概率图四、 能量效率与T X1−RX1链路之间的距离表1用于性能分析的参数参数值带宽系数(B)19. 76 dB reµkHz带宽指数(Q)0。59 dB rekHz发射功耗(Ptx)5 W接收功耗(P)0.7 W功率分配系数(a1)0.49阈值数据速率R1,R21,0.75 bpcuκ(扩展因子)1深度(H)10 m工作频率(fl)20 KHzSTBC-NOMA的S2S4此外,从数学模型中可以注意到,SIC接收机中的不完美仅影响S2S4符号的中断行为,而不影响S1S3符号。结果,S2S4符号的中断行为已经随着不完美SIC水平的增加而降级,如表2所示。图4示出了能量效率相对于T X1RX1之间的距离的变化。可以观察到,STBC-NOMA能够在能量效率方面实现与用于同步的其他方案相比更好的性能。V. Goutham和V.P. 哈里戈温丹ICT Express 8(2022)117124−≤−−+++表2SIC低效率对S2S4符号中断概率的影响STBC-NOMA NOMA0 0.01 0.1 0 0.01 0.10.1 1.1813e 05 0.00015 0.00021 0.00038 0.00471 0.005400.00019 0.0022 0.0031 0.0012 0.01437 0.01640.00105 0.0109 0.0146 0.0029 0.03456 0.03932019 - 05 - 250.0053 0.0447 0.0574 0.0080 0.08859 0.10011.25 0.0090 0.0700 0.0886 0.0114 0.1229 0.13841.5 0.0141 0.1020 0.1278 0.0154 0.1616 0.18152019 - 05 - 24 00:00:00 00:002019年12月31日表3STBC-NOMA的最优遍历速率,单位为kbps,对于SNR=0的情况距离(公里)最优功率分配系数最佳频率(kHz)0.12060.42384.70.133766.50.251328.11610.20.1650.5841.61126.20.24501359.9605.10.2439理想和较低的SIC低效率值(最高可达100。01)。相反,SIC接收机的较高的不完美性导致STBC-NOMA方案的性能下降,如图1所示。四、结果表明,STBC-NOMA方案综合利用了频谱效率和发射分集的优点,在遍历速率和能量效率方面具有更好的性能.此外,STBC-NOMA不需要接收机处的先前CSI状态4.1. 遍历和速率最大化值得一提的是,UASN中的传输信号频率和NOMA方案中的功率分配系数是提高STBC-NOMA遍历和速率性能的重要约束。因此,我们采用模式搜索算法,旨在提高遍历和率(CX1 C X2 C X3 CX4)共同相对于T ×1RX1链路之间的距离来调整信号频率(f)和功率分配系数(a2其中,信号频率(f)和a2随时间变化,在[1 - 200KHz]和[0 - 0]之间。25)分别。采用遍历速率CX1、CX2、CX3和CX4的表达式,用于优化遍历和速率的优化问题可以被公式化为,分配系数进一步提高遍历率,如表3所示。最佳信号频率和功率分配系数随T X1RX1链路之间距离的变化也如表3所示。很明显,通过使用模式搜索算法优化分配信号频率从1到200 KHz和功率分配系数a2从0到0.25,遍历速率可以显著提高。5. 结论在这篇文章中,我们提出了一个STBC-NOMA方案,以提高带宽受限和能量受限的UASN的性能。考虑水下信道的特殊性,推导了STBC-NOMA系统的各态历经速率、中断概率和能量效率的闭合表达式。结果表明,STBC-NOMA在发射端不需要CSI的情况下,可以显著提高各态历经和速率和能量效率。结果表明,具有最优信号频率和功率分配系数的STBC-NOMA可以进一步提高遍历速率。在接收端部署多天线的UASN和所提出的协议的计算复杂度的理论分析将在未来的工作中进行研究最大a2、fC X1 +C X2 +CX3+CX4(15a)CRediT作者贡献声明受a2∈ [0,0. 25),a1+a2= 0。5,a1>a2(15b)f∈[1, 200 kHz](15 c)表3示出了STBC-NOMA的最优和非最优方案之间的遍历速率比较。联合优化信号频率和功率概念化,方法论,软件,验证,形式分析,调查,资源,数据管理,写作V. P. Harigovindan:概念化,方法论,验证,形式分析,调查,写作V. Goutham和V.P. 哈里戈温丹ICT Express 8(2022)117125竞合利益作者声明,他们没有已知的可能影响本文所报告工作致谢这项工作得到了印度政府科学技术部科学工程研究委员会的支持,该计划以数学研究影响力为中心,文件编号为MTR/2019/001228。引用[1] M.T. Altabbaa,A.S. Oberci,E. Panayirci,H.V. Poor,Sparse chan-空时分组编码基于OFDM的水声信道的信道估计,2018 IEEE全球通信会议,GLOBECOM,2018,pp.1http://dx.doi.org/10.1109/GLOCOM。2018.8647219。[2] M. Vajapeyam,S.韦丹塔姆大学Mitra,J.C. Preisig,M.李志华,分布式水声通信系统中的分布式海洋Eng. 33(4)(2008)489//dx.doi.org/10.1109/JOE.2008.2005338网站。[3] S. Sandhu , A. Paulraj , 空 时 分 组 码 : 一 种 容 量 观 点 , IEEECommun. Lett. 4(12)(2000)384http://dx.doi.org/10.1109/[4] L.马,S. Zhou,G. Qiao,S. Liu,F. 周,水声正交频分复用下行链 路 的 叠 加 编 码 , IEEE J. Ocean. Eng.42 ( 1 ) ( 2017 )175http://dx.doi.org/10.1109/JOE.2016.2540741[5] J. Cheon,H.- S. Cho,水声通信中非正交多址接入的功率分配方案,传感器17(11)(2017)http://dx.doi.org/10.3390/s17112465。[6] V. Goutham,V. Harigovindan,采用Noma的全双工协作中继用于提高水声传感器网络的性能,Eng. Sci. Technol. Int. J.(2021)http://dx.doi.org/10.1016/j. jestch.2021.03.008网站。[7] V. Goutham,V. P. Harigovindan,基于Noma的不完美SIC和不完美CSI下水声传感器网络的协作中继策略:综合分析,IEEE Access 9(2021)32857http://dx.doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3060784[8] M. Stojanovic,关于水下声学通信信道中容量与距离之间的关系,在:第一届ACM水下网络国际研讨会论文集,WUWNet41//dx.doi.org/10.1145/1161039.1161049网站。[9] Y. Li,Y. Zhang,H. Zhou,T. 姜,中继或不中继:线性水声网络的开放距离和最优部署,IEEE Trans. Commun. 66(9)(2018)3797[10] H.U. Yildiz,V.C.贡戈尔湾Tavli,水下声学传感器网络中生命周期最大化的数据包大小优化,IEEE Trans. Ind. Inf. 15(2)(2019)719 http://dx.doi.org/10.1109/TII。2018.2841830。[11] D. Zwillinger,V. Moll,I.格拉德什泰因岛Ryzhik(Eds.),初等函数的定积分,见:积分、级数和乘积表,第八版,AcademicPress ,Boston ,2015 ,pp. 249http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-384933-5.00003-5
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