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Enregistrement W2122701523 · doi:10.1109/vetecs.2007.555

Adaptive Modulation and Code Rate for Turbo Coded OFDM Transmissions

2007· article· en· W2122701523 sur OpenAlexaff
Lei Ye, Alister G. Burr

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLink adaptationSubcarrierOrthogonal frequency-division multiplexingComputer scienceTurbo codePhase-shift keyingCode rateQuadrature amplitude modulationModulation (music)AlgorithmBit error rateTurboElectronic engineeringChannel (broadcasting)FadingDecoding methodsTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the application of adaptive modulation and adaptive rate turbo-coding to OFDM (orthogonal frequency-division multiplexing), to enable a closer approach to the Shannon capacity of the time and frequency selective channel. The adaptive turbo-code scheme is based on a subband adaptive method, and compares two adaptation algorithms: a conventional, conservative approach where modulation and code rate is chosen based on the poorest subcarrier in a subband, and an optimal approach based on a prediction of the average BER over all sub-carriers. Four modulation schemes (BPSK, QPSK, \8AMPM and 16QAM) and four code rates (1/3, 1/2, 2/3 and uncoded) are employed. Systems employing different numbers of combinations of these schemes are compared. Simulation results for throughput and BER show that 8 schemes are sufficient to approach the maximum capacity: a small reduction in throughput occurs with only 4 schemes (all 1/2 rate coded). The optimal adaptation algorithm provides a significant improvement.

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 enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,283

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 GPT0,279
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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