An upper bound on BER in a coded two-transmission scheme with same-size arbitrary 2D constellations
Notice bibliographique
Résumé
Constellation design is a well studied topic. For instance, it is known that, when 2-dimensional (2D) signalling schemes are used, the performance gains that the optimal constellations yield in comparison to the commonly employed square constellations are rather small. However, most of the earlier literature in this area considers rather simple communication protocols (for instance, without retransmissions), even in the absence of channel coding. With the advent of advanced communication protocols as well as signal processing techniques, there has been a rejuvenated interest in constellation design in recent years. In this paper, we consider a generic two-transmission scheme which may correspond to a relay, HARQ (hybrid automatic repeat request), or CoMP (coordinated multipoint) based transmission scenario, with a maximum likelihood receiver. The system has the flexibility of using a different 2D constellation in each transmission (however, the constellation size, i.e., the number of bits per symbol, remains the same). A generic channel coding scheme for which an encoder transfer function can be written (such as, convolutional and turbo codes) is considered for the versatile Nakagami-m fading channel. The main contribution of this paper is the derivation of an upper bound on the bit error rate (BER) which is expressed as a function of the distances between the constellation points. Using proper optimization techniques, this bound (tight for the high SNR values) which captures the impact of the distances between the constellation points can enable the design of good constellations for a given coding scheme in the above explained two-transmission setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».