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Enregistrement W2765737508

Two–Way Relaying Communications with OFDM and BICM/BICM-ID

2016· article· en· W2765737508 sur OpenAlexfundno aff
Hongzhong Yan

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingComputer scienceTelecommunicationsChannel (broadcasting)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relay-aided communication methods have gained strong interests in academic community and been applied in various wireless communication scenarios. Among different techniques in relay-aided communication system, two-way relaying communication (TWRC) achieves the highest spectral efficiency due to its bi-directional transmission capability. Nevertheless, different from the conventional point-to-point communication system, TWRC suffers from detection quality degradation caused by the multiple-access interference (MAI). In addition, because of the propagation characteristics of wireless channels, fading and multipath dispersion also contribute strongly to detection errors. Therefore, this thesis is mainly concerned with designing transmission and detection schemes to provide good detection quality of TWRC while taking into account the negative impacts of fading, multipath dispersion and multiple-access interference. First, a TWRC system operating over multipath fading channels is considered and orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) is adopted to handle the inter-symbol interference (ISI) caused by the multipath dispersion. In particular, adaptive physical-layer network coding (PNC) is employed to address the MAI issue. By analyzing the detection error probability, various adaptive PNC schemes are discussed for using with OFDM and the scheme achieving the best trade-off among performance, overhead and complexity is suggested. In the second part of the thesis, the design of distributed precoding in TWRC using OFDM under multipath fading channels is studied. The objective is to design a distributed precoding scheme which can alleviate MAI and achieve multipath diversity to combat fading. Specifically, three types of errors are introduced when analyzing the error probability in the multiple access (MA) phase. Through analysis and simulation, the scheme that performs precoding in both time and frequency domains is demonstrated to achieve the maximum diversity gains under all types of errors. Finally, the last part of the thesis examines a communication system incorporating forward error correction (FEC) codes. Specifically, bit-interleaved code modulation (BICM) without and with iterative decoding (BICM-ID) are investigated in a TWRC system. Distributed linear constellation precoding (DLCP) is applied to handle MAI and the design of DLCP in a TWRC system using BICM/BICM-ID is discussed. Taking into account the multiple access channel from the terminal nodes to the relay node, decoding based on the quaternary code representation is introduced. Several error probability bounds are derived to aid in the design of DLCP. Based on these bounds, optimal parameters of DLCP are obtained through analysis and computer search. It is also found that, by combining XORbased network coding with successful iterative decoding, the MAI is eliminated and thus DLCP is not required in a BICM-ID system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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