A Jointly Optimized Variable<i>M</i>-QAM and Power Allocation Scheme for Image Transmission
Notice bibliographique
Résumé
We introduce an improved image transmission scheme over wireless channels with flat Rayleigh fading. The proposed scheme jointly optimizes bit power and modulation level to maximize the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of the reconstructed image and hence improves the perceptual quality of the received image. In this optimization process, the significance of bits with regard to the overall quality of the image is exploited. The optimality of the proposed algorithm is demonstrated using the Lagrange method and verified through an iterative offline exhaustive search algorithm. For practical implementation, a look-up table is used at the transmitter for assigning the bit power and modulation level to each bit stream according to the received signal-to-noise ratio (SNR) observed at the receiver. The proposed scheme has low complexity since the look-up table is computed offline, only once, and used for any image which makes it suitable for devices with limited processing capability. Analytical and simulation results show that the proposed scheme with jointly optimized bit power and variable modulation level provides an improvement in PSNR of about 10 to 20 dB over fixed power fixed modulation (16-QAM). A further reduction in complexity is achieved by using the average signal-to-noise ratio rather than the instantaneous SNR in selecting the system parameters.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».