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Enregistrement W2786217090 · doi:10.1109/pimrc.2017.8292554

Polar coded multi-antenna multidimensional constellations in partially coherent channels

2017· article· en· W2786217090 sur OpenAlexaff
Hossein Khoshnevis, Ian Marsland, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMinistero dello Sviluppo Economico
Mots-clésConcatenation (mathematics)Computer scienceConstellationAlgorithmMIMODecoding methodsChannel state informationFadingTransmission (telecommunications)Antenna (radio)Channel (broadcasting)Forward error correctionPolar codeElectronic engineeringTheoretical computer scienceTelecommunicationsMathematicsWirelessArithmeticEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As one of the multiple-input-multiple-output (MIMO) techniques that work close to capacity, Hochwald and ten Brink proposed to send forward error correction (FEC) coded two-dimensional symbols from multiple antennas in each time slot and decode them using a maximum likelihood decoder. This can be generally considered as the transmission of multidimensional symbols in each time slot and here is referred to as multi-antenna multidimensional constellations (MMCs). Polar codes are a new class of forward error correction codes that benefit from simple rate matching and low complexity decoders, and therefore, facilitate the design of efficient systems. Due to the availability of partial channel state information at the receiver in time varying fading systems, the performance of uncoded MMCs can be improved by employing MMCs designed for partially coherent systems. However, the choice of the constellation in presence of FEC codes is of importance. In this paper, we propose the concatenation of the polar codes and MMC as a high-performance scheme for time varying fading systems. We further study different methods of design of the scheme in partially coherent systems and discuss the choice of the constellation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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