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Enregistrement W2170139845 · doi:10.1109/tvt.2006.877459

Performance Bounds for Combined Channel Coding and Space–Time Block Coding With Receive Antenna Selection

2006· article· en· W2170139845 sur OpenAlexaff
X. N. Zeng, Ali Ghrayeb

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlock codeUpper and lower boundsConcatenation (mathematics)AlgorithmFadingCoding gainSpace–time block codeMathematicsConcatenated error correction codeComputer scienceConvolutional codeSpace–time codeTopology (electrical circuits)Decoding methodsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the performance of the concatenation of an outer channel code with an orthogonal space-time block code (STBC), where the outer code can be a convolutional code (CC) or a trellis-coded modulation (TCM) code. In particular, upper bounds on the bit error rate (BER) for this concatenation scheme with receive antenna selection are derived. In the analysis, the authors assume that 1) the receiver uses only L out of the available M receive antennas, where, typically, L/spl les/M; 2) the selected antennas are those that maximize the instantaneous received signal-to-noise ratio (SNR); 3) the channel state information is perfectly known at the receiver; 4) the underlying channel is fully interleaved; and 5) the underlying orthogonal STBC is full rate. An explicit upper bound on the BER for the above concatenation scheme for any N, M, and L is derived, where N denotes the number of transmit antennas. It has been shown that the diversity order with antenna selection is the same as that of the full-complexity system, whereas the deterioration in SNR is upper bounded by 10log/sub 10/(M/L) dB. The authors also derive a tighter upper bound on the BER for the Alamouti scheme when the receiver uses the best antenna, i.e., L=1. These upper bounds can be extended in a straightforward manner to other types of outer codes and fading channels, including fast, block, and slow fading channels. Finally, simulation results that validate the analysis are derived.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations18
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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