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Enregistrement W2059802346 · doi:10.1109/cnsr.2010.70

RS-Coded M-QAM Schemes Using Error-and-Erasure Decoding over Wireless Fading Channels

2010· article· en· W2059802346 sur OpenAlexaff
Jing Jin, Tho Le‐Ngoc

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingErasureNakagami distributionComputer scienceFading distributionMultipath propagationDecoding methodsQuadrature amplitude modulationQAMRayleigh fadingOrthogonal frequency-division multiplexingInterleavingAlgorithmElectronic engineeringBit error rateTelecommunicationsChannel (broadcasting)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the optimal threshold for the erasure-marking technique suitable for RS-coded quadrature amplitude modulation (QAM) schemes using error-and-erasure decoding (EED) over i.i.d. fading channels is determined for the system. The performance and capacity of the RS-coded QAM system using EED with the obtained optimal erasure thresholds, and error-only decoding (ED) over i.i.d. Rayleigh and Nakagami-m fading channels are derived and compared. It is shown that EED outperforms ED, and this performance improvement increases significantly when the fading in the channel is more severe. Furthermore, the use of RS codes is investigated over correlated fading channels through a RS-coded QAM-OFDM system over multipath fading channels. The results indicate that, while the increase in number of resolvable taps introduces more frequency selectivity in fading, it reduces the fading correlation between sub-carriers. As a result, for the same RS-coded QAM-OFDM system, its performance is better with shorter interleaving (and hence shorter delay) in multipath fading channels with more resolvable taps.

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)0,004
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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