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Enregistrement W1990330883 · doi:10.1155/2007/60839

Improving a Power Line Communications Standard with LDPC Codes

2007· article· en· W1990330883 sur OpenAlexaff
Christine Hsu, Neng Wang, Wai-Yip Chan, Praveen Jain

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Advances in Signal Processing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensNortel (Canada)Queen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLow-density parity-check codeThroughputAlgorithmDecoding methodsFadingPower-line communicationChannel (broadcasting)Multipath propagationTelecommunicationsPower (physics)Wireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate a power line communications (PLC) scheme that could be used to enhance the HomePlug 1.0 standard, specifically its ROBO mode which provides modest throughput for the worst case PLC channel. The scheme is based on using a low-density parity-check (LDPC) code, in lieu of the concatenated Reed-Solomon and convolutional codes in ROBO mode. The PLC channel is modeled with multipath fading and Middleton's class A noise. Clipping is introduced to mitigate the effect of impulsive noise. A simple and effective method is devised to estimate the variance of the clipped noise for LDPC decoding. Simulation results show that the proposed scheme outperforms the HomePlug 1.0 ROBO mode and has lower computational complexity. The proposed scheme also dispenses with the repetition of information bits in ROBO mode to gain time diversity, resulting in 4-fold increase in physical layer throughput.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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