A Hybrid LDM, TDM/FDM and Hierarchical Modulation Signal Structure for In-band Distribution Link Transmission in SFN
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the multiplexing technology to improve the wireless in-band distribution link (IDL) spectrum efficiency and reduce demultiplexing complexity. A Hybrid-Mux technology is proposed for high spectrum efficiency (compared to TDM/FDM), and low complexity and latency (compared to LDM). A 2-layer structured HM based on 2-layer LDM, and a 3-layer structured HM based on 3-layer LDM are introduced. The key signal structure of Hybrid-Mux and several typical cases of applications are presented, where the system complexity and capacity requirement can be satisfied. The throughput optimization is formulated and resolved, under the constraint of IDL capacity and size of constellation. Simulation results show that by using HM, Hybrid-Mux can achieve higher capacity than TDM and LDM only approach, while the demodulation and demultiplexing complexity of Hybrid-Mux is not much higher than the structure where IDL is TDM-ed with existing LDM signal, and is lower than the structure where IDL is TDM-ed with enhanced layer (EL) signal. The difference of LDM vs. HM in the design and implementation are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».