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Enregistrement W2167074200 · doi:10.1109/vetec.1996.504062

Analysis of two-layered adaptive transmission systems

2002· article· en· W2167074200 sur OpenAlexaff
Mahdi Sajadieh, Frank R. Kschischang, Alberto Leon‐Garcia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceChannel (broadcasting)Channel state informationLink adaptationPhase-shift keyingTransmitterBit error rateRayleigh fadingTransmission (telecommunications)Signal-to-noise ratio (imaging)PrecodingChannel capacityFadingElectronic engineeringComputer networkTelecommunicationsWirelessEngineeringMIMO

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A major challenge for personal communication systems is to meet the growing demand for various services when the frequency resources are increasingly scarce. Given the time varying nature of the radio channel, an efficient resource utilization calls for channel-adaptive transmission schemes. This paper integrates the two concepts of channels with side information and broadcast channels and introduces a model for flat Rayleigh fading channels with perfect interleaving and a single bit channel state information at the receiver. A true-level modulation constellation is deployed to send information to a two-state channel, where the state of the channel is determined by monitoring the received signal to noise ratio. The limited adaptability of the system helps gear up to a higher data rate as channel conditions improve, without any adjustment at the transmitter. A two-stage receiver, driven by the channel state estimation device, demodulates at full rate only if the channel signal to noise ratio is above a pre-set threshold. The average mutual information of the model as well as the bit probability expressions are derived for a non-uniform 8 PSK signal set. It is shown that the achievable rate is higher than that obtained using a uniform QPSK with only a negligible loss in error rate.

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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,257

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations7
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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