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Enregistrement W2132472950 · doi:10.1109/isit.2011.6033718

An alternative to decoding interference or treating interference as Gaussian noise

2011· article· en· W2132472950 sur OpenAlex
Kamyar Moshksar, Akbar Ghasemi, Amir K. Khandani

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecoding methodsGaussian noiseComputer scienceCode wordAlgorithmTransmitterInterference (communication)GaussianZero-forcing precodingNoise (video)Topology (electrical circuits)TelecommunicationsMathematicsTheoretical computer scienceChannel (broadcasting)PrecodingMIMOPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the following question regarding Gaussian networks: Is there an alternative to decoding interference or treating interference as Gaussian noise? By answering this question we aim to establish a benchmark for practical systems where multiuser decoding is not a common practice. To state our result, we study a decentralized network of one Primary User (PU) and one Secondary User (SU) modeled by a two-user Gaussian interference channel. The primary transmitter is constellation-based, i.e., PU is equipped with a modulator and its code-book is constructed over a modulation signal set. SU utilizes random Gaussian codewords with controlled transmission power that guarantees a certain level of Interference-to-Noise Ratio (INR) at the primary receiver. Both users are unaware of each other's code-book, however, SU is smart in the sense that it is aware of the constellation set of PU. While interference at the primary receiver is modeled as additive Gaussian noise, the secondary receiver can utilize the structure of PU's modulator as side information to decode its message without decoding the message of PU. The instantaneous realizations of symbols in a codeword transmitted by PU are unknown to both ends of SU's direct link, however, the sample space of such symbols is available to SU. This makes the interference plus noise at the secondary receiver be a mixed Gaussian process. Invoking entropy power inequality and an upper bound on the differential entropy of a mixed Gaussian vector, we develop an achievable rate for SU that is robust to the structure of PU's modulation signal set and only depends on its constellation size and the dimension of the euclidean space that the constellation points lie in. Moreover, we obtain an achievable rate for PU using Fano's inequality in conjunction with a Gallager-type upper bound on the probability of error in decoding constellation points at the primary receiver. The developed achievable rates for PU and SU enable us to show that the sum rate can be improved compared to a scenario where both users employ Gaussian codewords and treat each other as Gaussian noise.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,251 · 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

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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