How Does Channel Coding Affect the Design of Uplink SCMA Multidimensional Constellations?
Notice bibliographique
Résumé
Sparse code multiple access (SCMA) is a potential non-orthogonal multiple access candidate for future wireless systems. The key performance indicators (KPIs) of uplink SCMA multidimensional constellations (MdCs) that should be considered in their design process have recently been identified in conjunction with the LTE turbo code for different channel scenarios. However, it is questionable whether the same KPIs are applicable to designing MdCs when a different error correcting code is employed. In this paper, we investigate the effect of the high-rate and low-rate 5G low density parity check (LDPC) codes on determining KPIs in designing MdCs for uplink SCMA systems under various channel scenarios. Through simulations, we show that similar results to the LTE turbo coded case occur in the presence of 5G LDPC code, with one notable exception over one specific scenario. The exception is in the performance of one MdC, which has a low number of distinct points; its performance is significantly worse than predicted by the KPIs when the low-rate 5G LDPC code is employed. This phenomenon happens due to the inherent structure of the 5G LDPC code, in which we propose a pseudorandom interleaver to rectify the problem.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».