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Enregistrement W2901392065 · doi:10.1109/tvt.2018.2880798

Multi-Resolution Multicasting Using Grassmannian Codes and Space Shift Keying

2018· article· en· W2901392065 sur OpenAlexaff
Mohamed A. ElMossallamy, Karim G. Seddik, Ramy H. Gohary

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCodebookChannel state informationTransmitterComputer scienceTransmission (telecommunications)MulticastAlgorithmDetectorGrassmannianMIMODecoding methodsKeyingElectronic engineeringChannel (broadcasting)TelecommunicationsMathematicsComputer networkEngineeringWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we develop a novel layered coding scheme for the multiple-input multiple-output multicast channel. In this scheme, information is encoded in two layers, a base low-resolution (LR) layer and refining high-resolution (HR) one. The LR layer is encoded using Grassmannian noncoherent codes and the HR layer is encoded in the indices of the active transmitter antennas using the so-called space shift keying modulation. An efficient algorithm is proposed to optimize the HR codebook. The LR information can be detected noncoherently without invoking any channel state information (CSI), whereas the HR information must be detected coherently and, thus, requires accurate CSI. Hence, receivers with perfect CSI can decode both the LR and HR information, whereas those with no CSI can only decode the LR information. For receivers with accurate CSI, we propose a computationally efficient two-step detector and we show that the noncoherent detector performance is not affected by the transmission of the incremental HR information encoded in the transmit antenna indices.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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