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Enregistrement W4315783319 · doi:10.1109/gcwkshps56602.2022.10008501

Minimum Union Bound Symbol Error Probability Precoding for PSK Modulation and Phase Quantization

2022· article· en· W4315783319 sur OpenAlexaff
Erico S. P. Lopes, Lukas T. N. Landau, Amine Mezghani

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPrecodingPhase-shift keyingQuantization (signal processing)AlgorithmMIMOModulation (music)MathematicsProbability of errorComputer scienceMinificationSymbol (formal)Bit error rateUpper and lower boundsMathematical optimizationDecoding methodsTelecommunicationsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study formulates a novel precoding criterion for multiuser MIMO systems based on the minimization of the symbol error probability at the users. Unlike previous formulations that require the symbols to belong to a QPSK modulation the proposed criterion allows the utilization of PSK modulation in general. Based on the proposed minimum symbol error probability criterion a discrete programming problem is derived. Using a sophisticated branch-and-bound method the proposed precoding problem is optimally solved. Numerical results show that the proposed precoding method outperforms the state-of-the-art techniques for all examined SNR values in terms of symbol-error-rate.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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