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Enregistrement W2397393284 · doi:10.1109/tvt.2015.2438113

Data Detection Algorithms for BICM Alternate-Relaying Cooperative Systems With Multiple-Antenna Destination

2015· article· en· W2397393284 sur OpenAlex
Mohamed Marey, Hala Mostafa, Octavia A. Dobre, Mohamed H. Ahmed

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAlgorithmDecoding methodsBit error rateNetwork packetTransmission (telecommunications)Real-time computingComputer networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes two new data detection algorithms for decode-and-forward alternate-relaying cooperative communication systems. These algorithms are discussed in the context of bit-interleaved coded modulation transmission with a multiple-antenna destination. The interference signal, resulting from the concurrent transmission of the source and one of the relays, is exploited as a beneficial resource to develop an optimal data detection algorithm. We show that the optimal algorithm can be implemented by parallel demappers, each based on a family of Bahl, Cocke, Jelinek, and Raviv algorithms, connected to parallel decoders in an iterative way. Due to the need to buffer the entire frame before decoding, the optimal algorithm suffers from long processing time. A suboptimal algorithm is also proposed to avoid this problem, where each packet is decoded by using two consecutive received packets. The suboptimal algorithm reduces processing time, complexity, bandwidth loss, and memory size with a slight increase in the bit error rate (BER). The BER performance of the proposed algorithms is evaluated via Monte Carlo simulations, and the results indicate their effectiveness in improving the BER performance.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,767

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,212 · 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