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Enregistrement W2618047800 · doi:10.1109/twc.2017.2707549

Multi-Resolution Multicasting Over the Grassmann and Stiefel Manifolds

2017· article· en· W2618047800 sur OpenAlexafffund
Karim G. Seddik, Ramy H. Gohary, Mohammad T. Hussien, Mohammad Shaqfeh, Hussein Alnuweiri, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesQatar National Research FundOntario Ministry of Economic Development and Innovation
Mots-clésGrassmannianStiefel manifoldConstellationChannel state informationAlgorithmComputer scienceMIMOMulticastDecoding methodsTopology (electrical circuits)MathematicsTheoretical computer scienceChannel (broadcasting)TelecommunicationsWirelessPure mathematicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the design of space-time codes for the multiple-input multiple-output multicast communication systems with two classes of receivers. The first class comprises high-resolution (HR) receivers which have access to reliable channel state information (CSI) and can perform coherent detection, and the second class comprises low-resolution (LR) receivers which do not have access to CSI and can only perform non-coherent detection. We propose a layered encoding structure in which LR information available to both classes of receivers is encoded using Grassmannian constellations, and an incremental component, which is available only to the HR receivers, is encoded in the particular bases of the transmitted Grassmannian constellation points, thereby giving rise to constellations on the Stiefel manifold. The proposed structure enables reliable coherent communication of the HR information without compromising the reliability with which the basic LR information is non-coherently communicated. To effect rate-efficient communication of the incremental, HR layer, we use optimization methods on the Stiefel manifold to develop a novel technique for designing the unitary constellations directly. This approach alleviates the restriction imposed by the traditional techniques in which unitary space-time codes are constructed from scalar constellations. As such, this approach enables better control of the distance spectrum of the developed constellations and more effective utilization of the degrees of freedom that underlie the Stiefel manifold. For the LR receivers, we use maximum likelihood detection, whereas for the HR receivers, we develop a computationally-efficient two-step sequential detector which detects the LR information prior to detecting the incremental component superimposed on it. The detectors and the layered structure with the aforementioned constellations enable full diversity and maximum degrees of freedom to be achieved on the Grassmann and Stiefel manifolds.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,258 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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