WLC32-1: ARQ for MIMO OFDM Systems with Non-Linear Preprocessing
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we develop a selective-repeat automatic-repeat-request (SR-ARQ) transmission scheme for multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems with non-linear preprocessing assuming perfect channel state information at both the transmitter and the receiver. In such a system in every time slot for ARQ transmission, there are a group of parallel channels of equal rate and differing error probability available between the transmitter and the receiver. Based on the knowledge of the signal to noise ratio (SNR) of these parallel channels, which is known to both the transmitter and the receiver, we first propose a dynamic parallel channel grouping rule to group parallel channels into effective channels, over which one packet is transmitted in one time slot, and we prove that this dynamic channel grouping rule will achieve maximum throughput. Furthermore, we adopt the dynamic channel assignment rule introduced by Shacham and Shin to assign packets to the effective channels in order to reduce resequencing delay. simulations in a frequency selective fading channel demonstrate the advantage of the proposed dynamic SR- ARQ transmission scheme over systems with a static parallel channel grouping rule and a static channel assignment rule in terms of throughput and resequencing delay.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».