Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates increasing space, time, and frequency diversity through linear dispersion codes (LDC) in MIMO-OFDM wireless fading channels. Two new types of block-based high-rate space-time-frequency (STF) codes: (1) double linear dispersion space-time-frequency-coding (DLD-STFC), and (2) linear dispersion space-time-frequency-coding (LD-STFC) are proposed. In addition to double LDC encoding, DLD-STFC uses three-stage LDC decoding. The LD-STFC, on the other hand, requires only one LDC procedure across multiple OFDM subcarriers, OFDM blocks and multiple antennas. Both DLD-STFC and LD-STFC are backwards compatible to uncoded MIMO-OFDM systems. Comparison to an extension of a recently proposed LDC-OFDM to MIMO systems, called MIMO-LDC-OFDM, is made in which a single LDC-OFDM codeword is mapped to one transmit antenna. This paper discusses diversity properties of these STF block based designs. An error union bound analysis provides further insights, including more restrictive LDC code design criteria. Compared to other methods of similar complexity, simulations reveal that the bit error rate (BER) performance of full-rate DLD-STFC offers superior performance.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».