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Enregistrement W2018278884 · doi:10.1002/dac.1051

An application of univariate marginal distribution algorithm in MIMO communication systems

2009· article· en· W2018278884 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Communication Systems · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMOComputer scienceAlgorithmDetectorComputational complexity theoryBit error rateTransmitter power outputOptimization problemMathematical optimizationMathematicsChannel (broadcasting)Decoding methodsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The paper discusses a sequence detector based on univariate marginal distribution algorithm (UMDA) that jointly estimates the symbols transmitted in a multiple input multiple output (MIMO) communication system. While an optimal maximum likelihood detection using an exhaustive search method is prohibitively complex, it has been shown that sphere decoder (SD) achieves the optimal bit error rate (BER) performance with polynomial time complexity for smaller array sizes. However, the worst‐case complexity of SD is exponential in the problem dimensions, this brings in question its practical implementation for larger number of spatial layers and for higher‐order signal constellation. The proposed detector shows promising results for this overly difficult and complicated operating environment, confirmed through simulation results. A performance comparison of the UMDA detector with SD is presented for higher‐order complex MIMO architectures with limited average transmit power. The proposed detector achieves substantial performance gain for higher‐order systems attaining a near optimal BER performance with reduced computational complexity as compared with SD. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,277 · 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