Optimal rate profile for multi‐user multi‐rate transmission systems by bivariate fixed‐point analysis
Notice bibliographique
Résumé
A K ‐user multi‐rate code is proposed for a Gaussian multiple access channel with binary inputs, equal‐power, and symbol synchronisation. In this multi‐rate transmission, K users are equally divided into M groups. For each user in the m th group, a rate‐ regular repeat‐accumulate code serially concatenated with a length‐ spreading is employed. The transmitted rate of each user in the m th group is . At the receiver, iterative joint decoding (IJD) and hybrid interference cancellation (HIC) schemes are considered. For each decoding scheme, a bivariate fixed‐point analysis is applied to explicitly represent as a function of mutual information outputs. On the basis of these basic explicit representations, a united unreliable region is given, where users in at least one group are undecodable. The complementary set of the united unreliable region gives an optimal rate profile that achieves the maximum sum rate. Numerical results show that, for the IJD scheme with M increments, the maximum sum rate increases, approaches the Shannon limit, and exceeds that in conventional equal rate transmission. The maximum sum rate of the HIC scheme, which provides much lower decoding complexity than the IJD scheme, is superior to the conventional successive interference cancellation scheme.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».