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Enregistrement W2144406178 · doi:10.1109/tcomm.2009.04.070075

Exact method for the error probability calculation of three-dimensional signal constellations

2009· article· en· W2144406178 sur OpenAlexaff
Majid Khabbazian, Md. Jahangir Hossain, Mohamed‐Slim Alouini, Vijay K. Bhargava

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdditive white Gaussian noiseUpper and lower boundsMathematicsAlgorithmComputationConstellation diagramWhite noiseApplied mathematicsChannel (broadcasting)Function (biology)ConstellationSIGNAL (programming language)StatisticsMathematical analysisComputer scienceTelecommunicationsBit error ratePhysicsDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contribution of this letter is the computation of exact symbol error probability (SEP) of three-dimensional (3- D) signal constellations over an additive white Gaussian noise (AWGN) channel. The originality of the proposed method is that it can be applied to any arbitrary 3-D constellation whose decision regions may not meet at right angles. We express the SEP in a triple integral form which is further simplified. The simplified form requires a single integral evaluation of standard "erf" function. Using the derived exact SEP formula, we plot SEP for a number of selected 3-D constellations. The SEP obtained using the proposed formula is validated by simulation results. It is also compared with the union bound approximation, an upper bound for SEP.

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 enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,630

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations23
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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