Design and Practical Decoding of Full-Diversity Construction A Lattices\n for Block-Fading Channels
Notice bibliographique
Résumé
Block-fading channel (BF) is a useful model for various wireless\ncommunication channels in both indoor and outdoor environments. The design of\nlattices for BF channels offers a challenging problem, which differs greatly\nfrom its counterparts like AWGN channels. Recently, the original binary\nConstruction A for lattices, due to Forney, has been generalized to a lattice\nconstruction from totally real and complex multiplication (CM) fields. This\ngeneralized algebraic Construction A of lattices provides signal space\ndiversity, intrinsically, which is the main requirement for the signal sets\ndesigned for fading channels. In this paper, we construct full-diversity\nalgebraic lattices for BF channels using Construction A over totally real\nnumber fields. We propose two new decoding methods for these lattices which\nhave complexity that grows linearly in the dimension of the lattice. The first\ndecoder is proposed for generalized Construction A lattices with a binary LDPC\ncode as underlying code. This decoding method contains iterative and\nnon-iterative phases. In order to implement the iterative phase, we propose the\ndefinition of a parity-check matrix and Tanner graph for Construction A\nlattices. We also prove that using an underlying LDPC code that achieves the\noutage probability limit over one-BF channel, the constructed algebraic LDPC\nlattices together with the proposed decoding method admit diversity order n.\nThen, we modify the proposed algorithm by removing its iterative phase which\nenables full-diversity practical decoding of all generalized Construction A\nlattices without any assumption about their underlying code. We provide some\ninstances showing that algebraic Construction A lattices obtained from binary\ncodes outperform the ones based on non-binary codes in BF channels. We\ngeneralize algebraic Construction A lattices over a wider family of number\nfields namely monogenic number fields.\n
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».