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Enregistrement W1490900877 · doi:10.1109/glocom.2001.966337

Highly reliable data transmission using concatenated coding and hybrid-type I ARQ in DS-CDMA systems

2002· article· en· W1490900877 sur OpenAlexaff
Lian Zhao, J.W. Mark, Youngki Yoon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCoding theory and cryptography
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceConvolutional codeDecoding methodsRetransmissionAlgorithmHybrid automatic repeat requestError detection and correctionAutomatic repeat requestViterbi decoderConcatenated error correction codeViterbi algorithmSelective Repeat ARQCoding gainForward error correctionTransmission (telecommunications)TelecommunicationsBlock code

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly reliable data transmission using Reed-Solomon(RS)/convolutional concatenated coding in conjunction with hybrid type-I automatic retransmission request (ARQ) is investigated. The study is based on an analysis of the tradeoff between error correction and error detection capabilities of RS codes for the direct-sequence code-division multiple-access (DS-CDMA) systems. Two RS decoding schemes are considered: error-only decoding (decoding without side information) and error-and-erasure (EE) decoding. In the EE scheme, the inner code is decoded with a modified Viterbi algorithm, which produces reliable information along with the decoded output. Numerical results illustrate the importance of properly selecting the design parameters for the purpose of maximizing spectral efficiency. The results also show that an E/sub b//N/sub 0/ gain of 0.1 to 0.5 dB can be obtained by using EE decoding, depending on the selected parameters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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