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Enregistrement W2899037237 · doi:10.22215/etd/2018-13265

Multilevel Polar Coded-Modulation for Wireless Communications

2018· dissertation· en· W2899037237 sur OpenAlexaff
Hossein Khoshnevis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceForward error correctionMIMOFadingAlgorithmHybrid automatic repeat requestBlock codeTurbo codeDecoding methodsElectronic engineeringTheoretical computer scienceTransmission (telecommunications)TelecommunicationsChannel (broadcasting)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In wireless channels, the signal quality degrades mainly due to the additive noise and the random variation of attenuation of the signal, known as fading.The additive noise can be compensated to some extent using forward error correction (FEC) coding and automatic repeat request (ARQ).The fading can be compensated not only with FEC codes and ARQ schemes but also using spatial diversity and multiplexing achieved by employing multiple antenna systems, known as multiple-input multiple-output (MIMO) systems.MIMO schemes fall into different categories based on system requirements, e.g., space-time block codes (STBCs) and limited feedback schemes.FEC codes, as a method of substantial performance improvement, are employed in most modern communication systems.However, the optimal design of the concatenation of FEC codes and modulation schemes for different applications is an open problem.Polar codes are a new class of FEC codes that benefit from simple rate matching and a variety of low-complexity decoders which facilitate the design of efficient systems.Multilevel coding with multistage decoding (MLC/MSD) is a low-complexity capacity achieving coded-modulation technique that can be designed efficiently for polar codes due to the conceptual similarity.In this thesis, in order to achieve low-arithmetic-complexity/high-performance coded-modulation schemes for wireless channels, multilevel polar coded-modulation First and foremost, I want to thank my co-supervisors Professor Halim Yanikomeroglu and Professor Ian Marsland.I am thankful to Professor Yanikomeroglu for the encouragement and the endless support throughout my Ph.D. studies.His advice on both research as well as on my career have been invaluable.I would also like to appreciate Professor Marsland for the enormous contribution of time and ideas to increase the productivity of my thesis.During my studies, we had numerous meetings and discussions on a variety of research issues; throughout them, he has taught me many aspects of communication systems.Completing my Ph.D. would have been difficult without his excellent support and patience.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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