Notice bibliographique
Résumé
Raptor codes and rate-compatible low-density parity-check (RC-LDPC) codes have drawn much attention in recent years as they can approach channel capacity without requiring channel information at the transmitter. Raptor codes have been shown to uniformly approach the binary-input AWGN channel capacity, especially at low SNR's, whereas RC-LDPC codes have the potential to provide higher throughput than Raptor codes at high SNR's. In this paper, we use different message word sizes to compare the throughput of three rateless codes, namely, Raptor codes, rate-compatible irregular repeat-accumulate (RC-IRA) codes, and the rate-compatible quasi-cyclic LDPC (RC/QC-LDPC) codes proposed in the 3GPP2 and 802.20 standards. The comparison is focused on short message word lengths under 16-symbol quadrature amplitude modulation (16-QAM). The simulation results in the AWGN channel show that RC-IRA and RC/QC-LDPC codes outperform Raptor codes at high SNR's. Under frequency flat Rayleigh fading channels, RC-IRA codes outperform RC/QC-LDPC codes at high SNR's and perform slightly worse at low SNR's. We also show that for short block lengths, the throughput of RC-IRA codes is not particularly sensitive to the mother code rate, the belief propagation (BP) algorithm scheduling, the existence of parallel edges during check node combining, and the symbol degree distribution (for fixed average left degree).
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».