Exploiting Diversity in One-Shot Molecular Timing Channels via Order Statistics
Notice bibliographique
Résumé
We study diversity in one-shot communication over molecular timing channels. We consider a channel model where the transmitter simultaneously releases a large number of information particles, while the information is encoded in the time of release. The receiver decodes the information based on the random time of arrival of the information particles. The random propagation is characterized by the general class of right-sided unimodal densities. We characterize the asymptotic exponential decrease rate of the probability of error as a function of the number of released particles, and denote this quantity as the system diversity gain. Four types of detectors are considered: 1) the maximum-likelihood (ML) detector; 2) a linear detector; 3) a detector that is based on the first arrival (FA) among all the transmitted particles; and 4) a detector based on the last arrival (LA). When the density characterizing the random propagation is supported over a large interval, we show that the simple FA detector achieves a diversity gain very close to that of the ML detector. On the other hand, when the density characterizing the random propagation is supported over a small interval, we show that the simple LA detector achieves a diversity gain very close to that of the ML detector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».