Impulsive Noise Recovery and Elimination: A Sparse Machine Learning Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
The performance of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) based wireless vehicular communication systems is faced with the great challenge of impulsive noise (IN), which could limit the application of OFDM in ultra-reliable low-latency communication scenarios. In this paper, the challenge of IN elimination for OFDM-based wireless systems is efficiently overcome by the proposed sparse learning algorithms and probabilistic framework inspired by the emerging machine learning theories. For the first time, the sparse machine learning theory is introduced to IN recovery and elimination. Exploiting the measurement vector of IN observed from the reserved null sub-carriers as the input, a novel sparse machine learning based algorithm of sparse cross-entropy minimization is proposed, in which the probability distribution of the IN support is iteratively updated by minimizing the loss function, i.e. the cross-entropy. The proposed algorithm is able to effectively and efficiently learn the sparse pattern and converge to the accurate distribution of IN support. To facilitate an accelerated and even more efficient learning process, regularization is imposed on the loss function by adding a weighting parameter in favor of the accurate distribution. The computer simulation results confirm that the proposed scheme outperforms conventional methods while utilizing fewer spectrum resources over wireless vehicular channels.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».