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Enregistrement W2001066214 · doi:10.1109/tvt.2013.2262957

Optimization of Hierarchical Modulation for Decode-and-Forward Wireless Relay Networks

2013· article· en· W2001066214 sur OpenAlexaff
Tung Thanh Pham, Ha H. Nguyen, Hoang Duong Tuan

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayQuadrature amplitude modulationQAMSpace–time block codeTransmission (telecommunications)Computer scienceBit error rateElectronic engineeringModulation (music)WirelessData streamPhase-shift keyingBlock codeAlgorithmDecoding methodsTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents two designs of optimal nonuniformed constellations for decode-and-forward wireless relay networks with an orthogonal space-time block code (STBC). The first design is concerned with the unequal error protection issue, in which two data streams to be transmitted from a source to a destination are protected at two different levels. The design is to minimize the bit error rate (BER) of one stream while maintaining the BER of the other stream to be no larger than a given threshold. Based on a simple approximation of the average BER, a design parameter is obtained in closed form. The second design focuses on minimizing the average BER of the combined data stream at the destination. Developed are two near-optimal designs for 4/16-quadrature amplitude modulation (QAM) and 4/64-QAM hierarchical modulation (HM) schemes. The designs are also extended to two-way relay networks where both the source and the destination have data to transmit to each other. Simulation results confirm the superiority of the proposed designs and the advantages of relay-assisted transmission employing HM over conventional point-to-point transmission. A comparison with the existing relay-assisted transmission model is also discussed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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