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Enregistrement W2077122814 · doi:10.1109/spawc.2014.6941313

MIMO soft demodulation via semidefinite relaxation: Efficient dual-scaling implementation and performance analysis

2014· article· en· W2077122814 sur OpenAlexaff
Mahsa Salmani, Timothy N. Davidson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemodulationMIMOComputer scienceRelaxation (psychology)Phase-shift keyingComputational complexity theoryAlgorithmSingle antenna interference cancellationControl theory (sociology)Mathematical optimizationBit error rateDecoding methodsMathematicsBeamformingTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For MIMO systems with binary or QPSK signalling, soft demodulation techniques based on semidefinite relaxation (SDR) offer a desirable balance between performance and computational cost. In this paper we expand on an extension of that approach to systems with higher-order QAM signalling. In particular, we develop a customized dual-scaling algorithm to solve the semidefinite program that constitutes the core computational task of the demodulator, and we evaluate its performance via simulations and using an EXIT chart analysis. In comparison to several state-of-the-art demodulators, the proposed demodulator provides performance that comes close to that of the list sequential (LISS) demodulator, at a computational cost that is close to that of the minimum mean square error (parallel) soft interference cancellation (MMSE-SIC). Furthermore, the distribution of the computational cost is concentrated around its mean.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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