Zero-Forcing Assisted RFMD Detection of SE-MOCZ for Non-Coherent Short Packet Communications
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the detection of spectrally-efficient modulation on conjugate reciprocal zeros (SE-MOCZ) as a promising non-coherent modulation for short packet communications (SPCs). SE-MOCZ combines the recently proposed MOCZ and faster-than-Nyquist (FTN) signaling, by accelerating the pulses carrying the polynomial coefficients of MOCZ beyond the Nyquist limit, which introduces inter-polynomial-coefficient-interference (IPCI) and increases the number of the received complex zeros in the z-domain. We propose to use zero forcing (ZF) to assist the root-finding-minimum-distance (RFMD) detector of SE-MOCZ without the need to optimize the radius or to use the partial-complex-zeros-removal filter. In particular, given that the complex zeros due to the IPCI are fully known at the receiver, ZF can cancel such complex zeros, and hence, assist the RFMD detection. Simulation results show that the proposed ZF-RFMD detector outperforms the RFMD detector that adopts optimal radius and partial-complex-zeros-removal filter (up to 4 dB saving in E<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">b</inf>/N<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">0</inf> at the same error rate). Additionally, the proposed ZF-RFMD detector helps SE-MOCZ to approach the performance of MOCZ for high values of the FTN signaling acceleration parameter (up to 8.9% SE gain with no additional increase in E<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">b</inf>/N<inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">0</inf>).
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».