Extended-Serial Decoding for Turbo-Coded Data Gathering Sensor 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
We consider a specific type of data gathering sensor networks that can be modeled by a binary chief executive officer problem. We apply turbo codes to encode sensors observations and transmit them to a fusion center over independent binary symmetric channels. It is shown in the literature that the fusion center can exploit the correlation between sensors observations to design a soft-input soft-output (SISO) global decoder. Then the fusion center iterates extrinsic information between the global decoder and the SISO decoder of the applied error correcting code to jointly estimate the source. Since we consider turbo codes, the joint decoding problem is generalized to the problem of exchanging extrinsic information between three SISO modules. In this paper, we first apply the sum-product algorithm to derive the rules that update extrinsic information for the global decoder. Then, we apply extended-serial decoding that is the best known structure for decoders consisting of three concatenated SISO modules. We compare the bit error rate achieved by extended-serial decoding with the one achieved by a separate decoding strategy, where the fusion center separately decodes each sensor's observation and then decides based on the majority of the outputs. Our simulations show that extended-serial decoding performs significantly better than separate decoding.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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