Adaptive Error-Correction Coding Scheme for Underwater Acoustic Communication Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Underwater acoustic communication networks (UWANs) have recently attracted much attention in the research community. Two properties that set UWANs apart from most radio-frequency wireless communication networks are the long propagation delay and the possible sparsity of the network topology. This in turn offers opportunities to optimize throughput through time and spatial reuse. In this paper, we propose a new adaptive coding method to realize the former. We consider time-slotted scheduling protocols, which are a popular solution for contention-free and interference-free access in small-scale UWANs, and exploit the surplus guard time that occurs for individual links for improving transmission reliability. In particular, using link distances as side information, transmitters utilize the available portion of the time slot to adapt their code rate and increase reliability. Since increased reliability trades off with energy consumption per transmission, we optimize the code rate for best tradeoff, considering both single and multiple packet transmission using the incremental redundancy hybrid automatic repeat request (IR-HARQ) protocol. For practical implementation of this adaptive coding scheme, we consider punctured and rateless codes. Simulation results demonstrate the gains achieved by our coding scheme over fixed-rate error-correction codes in terms of both throughput and consumption of transmitted energy per successfully delivered packet. We also report results from a sea trial conducted at the Haifa harbor, which corroborate the simulations.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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