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Enregistrement W3044735689 · doi:10.1109/iccworkshops49005.2020.9145403

Hypercube-Based Multidimensional Constellation Design for Uplink SCMA Systems

2020· article· en· W3044735689 sur OpenAlexaff
Monirosharieh Vameghestahbanati, Ian Marsland, Ramy H. Gohary, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkHypercubeMessage passingConstellationComputer scienceCode (set theory)AlgorithmParallel computingLow-density parity-check codeDecoding methodsComputer networkSet (abstract data type)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of multidimensional constellations (MdCs) is an integral part of the construction of a sparse code multiple access (SCMA) system. Since the optimal maximum likelihood (ML) receiver for SCMA is too complex in most applications, one highly popular detection technique is the message passing algorithm (MPA), which exploits the sparsity structure of SCMA. MPA is a near-optimal technique, where its performance improves with increasing the signal-to-noise ratio (SNR) and the number of iterations. When the number of MPA iterations has to be limited, the performance gap between ML and MPA becomes significant, specially at low-to-medium SNRs. In this paper, we design novel SCMA MdCs based on optimized unitary rotations on hypercubes. The proposed MdCs provide substantial performance gains in comparison to the best known SCMA MdCs in the literature, specially in low-to-medium SNR regions when the number of MPA iterations has to be low, and in the presence of 5G-compliant LDPC codes.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,388

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,180 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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