Complexity reduction of the MLSD/MLSDE receiver using the adaptive state allocation algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The idea of adaptive state allocation (ASA) algorithm is used in this paper to substantially reduce the computational complexity of the maximum-likelihood sequence detection and estimation (MLSD/MLSDE) receiver without a significant degradation in its performance. In the ASA algorithm, the total number of states assigned to the trellis and the number of states selected from the entire set are changed adaptively based on the short-term power of the channel impulse response (CIR) or its estimate. The ASA algorithm is a combination of two methods: adaptive threshold (AT) and adaptive state partitioning (AP). In the AT method, a threshold value is formulated based on the probability of removing the correct state in the trellis diagram. At each time, only the paths whose costs are less than the minimum cost (corresponding to the best survivor path) plus the threshold value are retained and are extended to the next trellis stage. The AT method significantly reduces the computational complexity of the regular MLSDE mostly at high signal-to-noise ratio (SNR) with a negligible loss in performance. Simulation results for fading channels show that the AT method typically selects one trellis state (the minimum possible number of states) at high SNRs. In the AP method, the branch metrics are fused and diffused adaptively by using the Kullback-Leibler (KL) distance metric invoked for quantifying the differences between the probability density functions of the correct and incorrect branch metrics in the trellis. The adaptation is done such that the channel coefficients with short-term power less than a threshold are assumed to be zero in computing the branch metrics. The AP method decreases the computational complexity of the regular MLSDE at low SNRs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».