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Enregistrement W2249730235

Using Turbo Codes and Non-Gaussian Interference to Improve Spectral Efficiency in M-ary Optical CDMA Networks

2006· article· en· W2249730235 sur OpenAlexaff
Aminata A. Garba, Jan Bajcsy

Notice bibliographique

RevueTurbo Codes&Related Topics; 6th International ITG-Conference on Source and Channel Coding (TURBOCODING), 2006 4th International Symposium on · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquegraph theory and CDMA systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTurbo codeCode division multiple accessTurboElectronic engineeringInterference (communication)Transmission (telecommunications)Decoding methodsDemodulationSpectral efficiencyAdditive white Gaussian noiseMultiuser detectionAlgorithmTelecommunicationsEngineeringWhite noiseChannel (broadcasting)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We considers turbo-coded optical CDMA network transmission when single-user detection and single-user decoding are performed at the receiver. We use turbo codes, M-ary optical spreading codes and soft-decision demodulation to achieve very high spectral efficiencies over 0.4 bits per optical CDMA chip. In particular, we consider recently-proposed M-ary OCDMA transmission with non-equiprobable chips. We observe for this approach that the multi-user interference has a strongly reduced and uniquely non-Gaussian structure. Consequently, we propose a novel soft-decision single-user optical CDMA signal detector that takes advantage of this specific interference structure. We also present simulation results of a turbo-coded M-ary OCDMA network transmission that allows above mentioned spectral efficiencies.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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