An analytical approach for performance evaluation of BICM transmission over Nakagami-m fading channels
Notice bibliographique
Résumé
Bit-interleaved coded modulation (BICM) has established itself as a quasi-standard for bandwidth- and power-efficient wireless communication. In this paper, we present an analytical approach to evaluate the performance of BICM transmission over frequency-flat fading additive white Gaussian noise channels. The statistic of the fading envelope is modeled as Nakagami-m distributed, which spans a wide range of practical multipath fading scenarios through adjustment of the m-parameter. For this setup, we derive approximations for the bit-error rate (BER) and cutoff rate of BICM. Different from previously proposed methods, our analysis is valid for general quadrature amplitude modulation and phase shift keying signal constellations and arbitrary bit-to-symbol mapping rules, and it results in simple closed-form expressions. The key idea is to use well-chosen subsets of signal points to approximate the probability density function of reliability metrics used for decoding. This approximation is accurate for signal-to-noise ratio regions of interest for BICM systems with moderate coding complexity such as, e.g., convolutional coded BICM systems. Based on this approximation we also derive an asymptotic BER expression, which reveals the diversity order and coding gain of BICM. The usefulness of the proposed analytical approach is validated through numerical and simulation results for a number of BICM transmission examples.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».