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Enregistrement W3040757938 · doi:10.1109/lwc.2020.3007915

Differential Unitary Space-Time Constellations From Spherical Codes

2020· article· en· W3040757938 sur OpenAlexaff
Kareem M. Attiah, Karim G. Seddik, Ramy H. Gohary

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstellationUnitary stateTransmit diversityComputer scienceAntenna (radio)MathematicsDifferential (mechanical device)Topology (electrical circuits)Product (mathematics)AlgorithmTelecommunicationsFadingDecoding methodsCombinatoricsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We construct a new class of unitary space-time constellations that is suitable for multi-antenna differential signaling. This class of constellations follows a certain structure that is inspired by the so-called biorthogonal spherical codes. As a consequence of this, we show that the proposed class achieves optimal diversity sum in some cases and close-to-optimal diversity sum in the remaining cases. Furthermore, we demonstrate how such constellations are tuned in order to improve the diversity product while maintaining the same diversity sum, thereby yielding constellations with favorable diversity sum and product. Numerical evaluations reveal that the proposed construction achieves close or better performance than the best-known constellations over a wide range of signal-to-noise ratios of typical operation, with the added advantage that it can be generated for any number of transmit antennas.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,825
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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