Converting a 1×K Static Rayleigh Channel to K Parallel AWGN Using Media-based Modulation
Notice bibliographique
Résumé
The idea of media-based modulation (MBM) [1] [2] is to embed information in the variations of the transmission media (channel states). Using a single traditional antenna surrounded by a closure with w radio frequency (RF) walls, MBM creates a set of 2wstates for the end-to-end channel, and the data is mapped into the index of these channel states. Each channel state results in an independent complex channel gain to each receive antenna, which specifies an MBM constellation point coordinate. In a rich scattering environment, MBM constellation points are independent of each other, with coordinates that follow an independent identically distributed (i.i.d.) complex Gaussian density. In a 1 ×K MBM, this property mimics the random code-book generation for signaling over K parallel additive white Gaussian noise (AWGN) channels. Accordingly, it is shown in [2] that the capacity of a 1 ×K MBM system with one unit of transmit energy and AWGN variance σ2over each receive antenna is equal to K times the capacity of an AWGN with a signal to noise ratio of snr = 1/σ2. The current article provides an alternative proof based on a novel formulation that reveals several interesting features of MBM. It is shown that the capacity in a 1×K MBM, as a random variable defined over the sample space of MBM constellation of cardinality M, follows a normal distribution with a mean of K log(1 + snr) and variance of (K/M)(snr/(1 + snr))2→ 0 as the M →∞. This entails, in contrast to legacy MIMO where the singularity of the channel matrix governs the outage probability, in MBM the outage is determined by the realized energy of the MBM constellation, and for any multiplexing gain r < K, the outage probability decreases exponentially fast as the number of points increases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».