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Enregistrement W2150888855 · doi:10.1109/iccsc.2008.17

LDPC Coded Wireless Networks with Adaptive Spectral Efficiency

2008· article· en· W2150888855 sur OpenAlexafffund
Zhiyong He, Sébastien Roy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésLow-density parity-check codeComputer scienceSpectral efficiencyForward error correctionTurbo codeCode rateEncoderAlgorithmTransmission (telecommunications)Electronic engineeringRayleigh fadingDecoding methodsGate arrayChannel (broadcasting)FadingField-programmable gate arrayTelecommunicationsComputer hardwareEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-density parity-check (LDPC) codes offer a very powerful error correction technique which allows data transmission in wireless networks at rates near the channel capacity with arbitrarily low probability of error. In this paper, we design a class of linearly encodable LDPC codes with adaptive code rates, i.e. the code rate can be adapted according to channel conditions to maximize the total capacity. Since a unique mother parity check matrix is used to construct LDPC codes with several code rates, the great advantage of the proposed codes is that a single universal encoder (decoder) is adequate to encode (decode) multi-rate codes, which makes it possible to efficiently implement multi-rate LDPC codes in a subscriber station. The implementation results into field programmable gate array (FPGA) devices indicate that a universal layered encoder for LDPC codes with 9 code rates is capable of reaching a throughput above 1.2 Gigabit per second by using 138 exclusive- OR gates and a master clock of 100 MHz. By combining multilevel modulation with the designed multi-rate LDPC codes, a transmission scheme with adaptive spectral efficiency is proposed. The simulation results indicate that the schemes with a spectral efficiency of 1, 2, 3, 4, and 5 bits/symbol/Hz can achieve extremely reliable transmission in a Rayleigh fading channel at signal-to-noise ratios (SNR) per bit of 5, 6, 10, 14, and 16 dB, respectively.

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 enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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