Adaptive Hierarchical Modulation for Simultaneous Voice and Multiclass Data Transmission Over Fading Channels
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a new technique for simultaneous voice and multiclass data transmission over fading channels using adaptive hierarchical modulation is proposed. According to the link quality, the proposed scheme changes the constellation size as well as the priority parameters of the hierarchical signal constellations and assigns available subchannels (i.e., different bit positions) to different kinds of bits. Specifically, for very bad channel conditions, it only transmits voice with binary phase-shift keying (BPSK). As the channel condition improves, a variable-rate adaptive hierarchical M-ary quadrature amplitude modulation (M-QAM) is used to increase the data throughput. The voice bits are always transmitted in the lowest priority subchannel (i.e., the least significant bit (LSB) position) of the quadrature (Q) channel of the hierarchical M-QAM. The remaining (log/sub 2/M-1) subchannels, called data subchannels, are assigned to two different classes of data according to the selected priority parameters. Closed-form expressions as well as numerical results for outage probability, achievable spectral efficiency, and average bit error rate (BER) for voice and data transmission over Nakagami-m fading channels are presented. The adaptive techniques employing hybrid binary shift keying (BPSK)/M-ary AM (M-AM) and uniform M-QAM for simultaneous voice and two different classes of data transmission are also extended. Compared to the extended schemes, the new proposed scheme is spectrally more efficient for data transmission, while keeping the same outage probability for voice and data (both classes) as the scheme employing BPSK/M-AM. The new scheme also provides, as a by-product, a spectrally efficient way of transmitting voice and a single-class data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».