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Enregistrement W2979982950 · doi:10.3390/e21100992

On Achievable Distortion in Sending Gaussian Sources over a Bandwidth-Matched Gaussian MAC with No Transmitter CSI

2019· article· en· W2979982950 sur OpenAlexaff
Chathura Illangakoon, Pradeepa Yahampath

Notice bibliographique

RevueEntropy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmitterMinimum mean square errorFadingChannel state informationGaussianRayleigh fadingComputer scienceMathematicsAlgorithmUpper and lower boundsDecoding methodsChannel (broadcasting)TelecommunicationsTopology (electrical circuits)StatisticsWirelessPhysicsCombinatoricsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the minimum mean square error (MMSE) of communicating a pair of Gaussian sources over a a bandwidth-matched Gaussian multiple-access channel with block Rayleigh fading in the absence of channel state information (CSI) at the transmitters. The achievable MMSE is not known. To this end, we derive several upper-bounds to the minimum achievable average MMSE as a function of the transmitter powers, the average channel fading power-to-noise ratio, and the correlation coefficient of the two sources. To derive nontrivial upper bounds which improve on those of separate source-channel coding and uncoded transmission, we incorporate ideas from joint source-channel coding and hybrid digital–analog coding to construct specific coding schemes for which the achievable MMSE can be determined.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,185 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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