Capacity Performance of Tensor Multi-Domain Communication Systems With Discrete Signalling Constellations
Notice bibliographique
Résumé
Modern communication systems employ multi-domain modulation and coding techniques for effectively exploiting all available resources. Hence in such systems the transmit and receive signals have an inherent multi-domain structure which can be represented using tensors. This work considers the capacity of higher order tensor channels associated with such multi-domain communication systems when the elements of the input tensor are constrained to be drawn from discrete signalling constellations. We establish a relationship between the tensor gradient of the mutual information and the error covariance tensor associated with the minimum mean squared error estimator at the receiver. This relation is used to iteratively find a multi-linear precoder at the input which achieves capacity of the tensor channel under the signalling constellation constraints. Through numerical examples, we show the convergence behavior of the proposed precoder, and compare the capacity achieved under different constellations with the capacity when the input is Gaussian. Further, we exploit the tensor formulation of the problem to find the channel capacity under a variety of different power constraints spanning across several domains. At high SNR, the constellation constraints saturates the capacity while at low SNRs, the constellation constraints are not too relevant, and the power constraints dominate and limit the performance. The capacity saturation level depends on the input order and distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».