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Enregistrement W2004771101 · doi:10.1109/lcomm.2013.010313.121837

Sphere Decoding for MIMO Systems with Newton Iterative Matrix Inversion

2013· article· en· W2004771101 sur OpenAlexaff
Yi Wang, H. Leib

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMOInitializationDecoding methodsAlgorithmComputer sciencePhase-shift keyingInversion (geology)Iterative methodQAMQuadrature amplitude modulationLossless compressionMathematicsControl theory (sociology)Mathematical optimizationTelecommunicationsBit error rateData compressionChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work considers the application of Newton's iterative method of matrix inversion for reducing the complexity of calculating the unconstrained solution in Sphere Decoding (SD) for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) wireless communication systems. This paper also proposes a simpler initialization procedure for Newton's method. It is shown that as the size of the MIMO system increases, it becomes more tolerant to errors in the unconstrained solution for SD, and hence it requires a smaller number of Newton iterations. For a 16 × 16 MIMO system with QPSK or 16-QAM we show that 7 iterations are sufficient to ensure lossless SD performance. With only 4 iterations, a QPSK 32 × 32 MIMO system exhibits less than 0.1 dB performance loss relatively to SD employing the exact unconstrained solution.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations42
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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