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Enregistrement W2069821527 · doi:10.1109/tpwrd.2006.881602

Bit-Interleaved Coded Modulation With Iterative Decoding in Impulsive Noise

2007· article· en· W2069821527 sur OpenAlexaff
Ha H. Nguyen, Trung Q. Bui

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemodulationComputer scienceDecoding methodsNoise (video)Impulse noiseBit error rateNoise powerElectronic engineeringEXIT chartAlgorithmModulation (music)Channel (broadcasting)Power (physics)TelecommunicationsEngineeringConcatenated error correction codeBlock codeArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power-line communications (PLC) suffers performance degradation due mainly to impulsive noise interference generated by electrical appliances. This paper considers the application of bit-interleaved coded modulation with iterative decoding (BICM-ID) in Class-A impulsive noise environment to improve the spectral efficiency and error performance of PLC. In particular, the optimal soft-output demodulator and its suboptimal version are presented for an additive Class-A noise channel so that iterative demodulation and decoding can be performed at the receiver. The effect of signal mapping on the error performance of BICM-ID systems in impulsive noise is investigated, with both computer simulation and a tight error bound on the asymptotic performance. Extrinsic information transfer chart analysis is carried out to illustrate the convergence properties of different mappings. The superior performance of BICM-ID compared to the orthogonal frequency-division multiplex technique is also clearly demonstrated

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 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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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