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Enregistrement W2120460089 · doi:10.1109/cjece.2004.1425794

Multilevel code design for multistage and parallel decoding schemes for rayleigh fading channels

2004· article· en· W2120460089 sur OpenAlexaffvenue
Abbas Yongaçoğlu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecoding methodsRayleigh fadingAdditive white Gaussian noiseFadingAlgorithmComputer scienceChannel (broadcasting)Channel state informationFading distributionChannel capacityGaussianElectronic engineeringTheoretical computer scienceTelecommunicationsMathematicsEngineeringWirelessPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective is to design efficient coded modulation systems with sub-optimum but practical decoding schemes for Rayleigh fading channels. The well-known rate design rule is conventionally used for additive white Gaussian noise (AWGN) channels. In this paper its application is extended to the Rayleigh fading case by modelling the channel as a time-invariant additive non-Gaussian noise channel, and the equivalent channel capacity equations are evaluated. The sub-optimumbut practical decoding schemes of multistage decoding and parallel decoding on levels are considered. The fading channel is modelled as a time-invariant additive non-Gaussian noise channel by assuming that the channel state information is available at the receiver. The equivalent channel capacity equations for both decoding schemes and a code design example are presented. It is demonstrated that very good coding gains can be achieved if code rates are selected correctly.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,612

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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