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Enregistrement W1967294339 · doi:10.1109/glocom.2011.6133944

Ergodic Capacity of a DSL Binder Channel

2011· article· en· W1967294339 sur OpenAlexaff
S. Huberman, Tho Le‐Ngoc

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital subscriber lineUpper and lower boundsChannel (broadcasting)Channel capacityComputer scienceErgodic theoryBounded functionInterference (communication)Capacity planningGaussianErgodicityTopology (electrical circuits)AlgorithmElectronic engineeringTelecommunicationsMathematicsStatisticsEngineeringElectrical engineeringPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this paper is to investigate the capacity of a symmetric Digital Subscriber Line (DSL) channel under Gaussian interference and thermal noise. Previous efforts only considered various analytical worst-case channel models to calculate the capacity of the DSL channel. Assuming a statistically averaged system, it is shown that the ergodic capacity of the system can be lower- bounded using Jensen's inequality. This lower-bound is compared to the performance of some state-of-the- art spectrum management techniques for both the measured data and the American National Standards Institute (ANSI) model. Results indicate that the measured data obtain significantly higher data-rates than the ANSI model prediction. As well, it is found that the lower-bound derived in this paper could be used as an indication of achievable data-rates for scenarios where the channel statistics (expected values of transfer functions) are known. This lower- bound could be useful for system operators when estimating the capacity of their networks.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,143 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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