Linear Dispersion for Single-Carrier Communications in Frequency Selective Channels
Notice bibliographique
Résumé
Linear dispersion coded orthogonal frequency division multiplexing (LDC-OFDM) has recently been proposed to improve joint frequency and time diversity. This paper investigates whether LDC are able to support joint frequency and time diversity for single-carrier block communications in time-varying frequency selective fading channels, and proposes linear dispersion coded cyclic-prefix single-carrier modulation (LDC- CP-SCM), which utilizes LDC across multiple CP-SCM blocks. LDC-CP-SCM uses a layered two-stage LDC decoding strategy, and is thus backwards-compatible to CP-SCM systems. This paper analyzes the diversity properties of LDC-CP-SCM, and provides a sufficient condition for LDC-CP-SCM to maximize all available joint frequency and time diversity gain and coding gain. For the LDC considered, simulations show that with and without carrier frequency offset (CFO) effects, LDC-CP-SCM may outperform both CP-SCM and LDC-CP-OFDM in time- varying frequency selective channels. This paper also shows that LDC-CP-SCM with forward error correction (FEC) may outperform CP-SCM with FEC over time.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».