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Enregistrement W2097395080 · doi:10.1109/pacrim.2009.5291377

Pairwise optimization of modulation constellations

2009· article· en· W2097395080 sur OpenAlexaff
Brendan Moo, Glen Takahara, Fady Alajaji

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlind Source Separation Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlgorithmPairwise error probabilityBinary numberConstellation diagramPairwise comparisonAdditive white Gaussian noiseModulation (music)Channel (broadcasting)Quadrature amplitude modulationComputer scienceConstellationSignal-to-noise ratio (imaging)GaussianMathematicsStatisticsTopology (electrical circuits)Theoretical computer scienceBit error rateTelecommunicationsCombinatoricsPhysicsArithmeticMIMOAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of two-dimensional signal constellations for the transmission of binary non-uniform memoryless sources over additive white Gaussian noise channels is investigated. The main application of this problem is the implementation of improved constellations where transmitted data is highly non-uniform. A simple algorithm, which optimizes a constellation by re-arranging its points in a pairwise fashion (i.e., two points are modified a time with the other points remaining fixed), is presented. In general, the optimized constellations depend on both the source statistics and the signal-to-noise ratio (SNR) in the channel. We show that constellations designed with source statistics considered can yield symbol error rate performance that is substantially better than rectangular quadrature amplitude modulation signal sets used with either gray mapping or more recently developed maps. Gains as high as 5 dB in E <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">b</sub> /N <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">0</sub> SNR are obtained for highly non-uniform sources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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