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Enregistrement W2070558457 · doi:10.1109/cwit.2011.5872117

On the capacity of the cognitive Z-interference channel

2011· article· en· W2070558457 sur OpenAlexaff
Mojtaba Vaezi, Mai Vu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmitterDecoding methodsInterference (communication)Channel (broadcasting)Upper and lower boundsSuperposition principleCoding (social sciences)Topology (electrical circuits)Encoding (memory)Computer scienceCognitive radioGaussianCode wordChannel capacityTelecommunicationsMathematicsAlgorithmPhysicsCombinatoricsWirelessArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the cognitive interference channel (CIC) with two transmitters and two receivers, in which the cognitive transmitter non-causally knows the message and codeword of the primary transmitter. We first introduce a discrete memoryless more capable CIC, which is an extension to the more capable broadcast channel (BC). Using superposition coding, an inner bound and an outer bound on its capacity region are proposed. These bounds are then applied to the Gaussian cognitive Z-interference channel (GCZIC), in which only the primary receiver suffers interference. Upon showing that jointly Gaussian distribution maximizes these bounds for the GCZIC, we evaluate them for the GCZIC. The evaluated outer bound appears to be the best outer bound to date on the capacity of the GCZIC in strong interference. More importantly, this outer bound coincides with the inner bound for |a| ≥ √(1+P1). Thus, we establish the capacity of the GCZIC in this range and show that superposition encoding at the cognitive transmitter and successive decoding at the primary receiver are capacity-achieving.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,155 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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