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Enregistrement W2159690504 · doi:10.1109/tcomm.2004.836560

Near-Capacity Coding in Multicarrier Modulation Systems

2004· article· en· W2159690504 sur OpenAlexaff
Masoud Ardakani, T. Esmailian, Frank R. Kschischang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow-density parity-check codeQuadrature amplitude modulationAlgorithmCoding gainQAMNoisy-channel coding theoremDecoding methodsCode rateAdditive white Gaussian noiseConstellation diagramVariable-length codeMathematicsComputer scienceBit error rateForward error correctionChannel capacityChannel (broadcasting)TelecommunicationsError floor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We apply irregular low-density parity-check (LDPC) codes to the design of multilevel coded quadrature amplitude modulation (QAM) schemes for application in discrete multitone systems in frequency-selective channels. A combined Gray/Ungerboeck scheme is used to label each QAM constellation. The Gray-labeled bits are protected using an irregular LDPC code with iterative soft-decision decoding, while other bits are protected using a high-rate Reed-Solomon code with hard-decision decoding (or are left uncoded). The rate of the LDPC code is selected by analyzing the capacity of the channel seen by the Gray-labeled bits and is made adaptive by selective concatenation with an inner repetition code. Using a practical bit-loading algorithm, we apply this coding scheme to an ensemble of frequency-selective channels with Gaussian noise. Over a large number of channel realizations, this coding scheme provides an average effective coding gain of more than 7.5 dB at a bit-error rate of 10/sup -7/ and a block length of approximately 10/sup 5/ b. This represents a gap of approximately 2.3 dB from the Shannon limit of the additive white Gaussian noise channel, which could be closed to within 0.8-1.2 dB using constellation shaping.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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