Further results on the sphere decoder
Notice bibliographique
Résumé
The fast development of digital communications hardware allows for the application of very powerful algorithms at the expense of a small increase in complexity compared to the traditionally implemented algorithms. In this paper we give further results on the sphere decoder (SD) algorithm, and its applications to a broad range of digital communications problems related to the separation of m independent sources by n sensors. First, we discuss practical implementation issues and propose an efficient method to initialize the SD parameters based on computing an estimate of the packing radius of the lattice. We relate the initializing method to the expected performance of the SD, and show that at high SNR, one obtains near optimum performance. The complexity of the SD is then shown to be much less than the upper bound on the complexity of the Fincke and Pohst (1985) algorithm for the problem of finding short length vectors in an m-dimensional lattice. Simulations show that the SD of an m-dimensional lattice needs at most O(m/sup 4.5/) arithmetic operations at low SNR, and O(m/sup 3/) at high SNR. The obtained results offer a very powerful tool to reach near the maximum likelihood (ML) decoding performance in several cases such as lattice codes decoding over the Gaussian and Rayleigh fading channels, multiuser detection, uncoded multi-antenna systems detection and space-time codes decoding, and vector quantization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».