Performance analysis of wireless compressed-image transmission over DST-based OFDMA systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multimedia data, like images, consumes significant bandwidth when transmitted over wireless systems. Therefore, compressing transmitted images becomes crucial to reduce the required bandwidth and improve energy efficiency. This work aims to analyze the performance of transmitting wireless compressed images over a recent Discrete Sine Transform (DST)-Based Orthogonal Frequency Division Multiple Access (DST-OFDMA) system. It investigates the effectiveness of several image compression methods by determining the minimum Signal-to-Noise Ratio (SNR) required for each method to achieve error-free image recovery at the receiver. This work considers different modulation schemes including 16QAM and QPSK, as well as different subcarrier mapping schemes (localized and interleaved) over vehicular A, SUI3, and uniform channels. Nine standard compression methods are used for analyzing the performance of the DST-OFDMA system and compared it with that of the conventional Discrete Fourier Transform (DFT)-based OFDMA (DFT-OFDMA) system. The results show that the performance of DST-OFDMA outperforms that of DFT-OFDMA, especially when QPSK modulation is used. Simulation results demonstrate that the interleaved DST-OFDMA (DST-IOFDMA) system, employing the SPIHT_3D compression method and QPSK modulation (over the SUI3 channel model), achieves the lowest SNR value required for compressed image recovery, approximately 18 dB. This indicates that the SPIHT_3D compression method exhibits lower power consumption compared to other methods as well as high bandwidth efficiency.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».