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Enregistrement W2085601259 · doi:10.1109/glocom.2005.1577919

Distributed space-time block coding

2005· article· en· W2085601259 sur OpenAlexaff
Simon Yiu, Robert Schober, Lutz Lampe

Notice bibliographique

RevueGLOBECOM '05. IEEE Global Telecommunications Conference, 2005. · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNode (physics)Block codeWireless sensor networkCode (set theory)Wireless ad hoc networkCoding (social sciences)Block (permutation group theory)Matrix (chemical analysis)Space–time block codeDecoding methodsSet (abstract data type)AlgorithmTheoretical computer scienceWirelessMathematicsComputer networkCombinatoricsTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a new class of distributed space-time block codes (DSTBCs) is introduced. These DSTBCs are designed for wireless networks which have a large set of nodes N but at any given time only a small, a priori unknown subset of nodes S /spl sub/ N can be active. In the proposed scheme, the signal transmitted by an active node is the product of an information-carrying code matrix and a unique node signature vector. It is shown that existing STBCs designed for N/sub c/ /spl ges/ 2 co-located antennas are favorable choices for the code matrix guaranteeing a diversity order of d = min{N/sub S/, N/sub c/} if n/sub S/ nodes are active. For the most interesting case N/sub S/ /spl ges/ N/sub c/ the performance loss entailed by the distributed implementation is analytically characterized. Furthermore, efficient methods for the optimization of the set of signature vectors are provided. Possible applications of the proposed DSTBCs include ad hoc and sensor networks employing decode-and-forward relaying.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations17
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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