A network linear block coding approach to selective detect-and-forward multi-way relaying
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we introduce a network linear block coding framework for multi-way relaying with differential MPSK modulation. We consider a system with K user terminals and L relays employing a selective detect-and-forward (DF) relaying protocol. Each relay is associated with a relevant group of terminals. During the first K phases, each terminal broadcasts its own signal to relay nodes and all the other terminals. During the following L phases, each relay forwards a linearly combined signal to all the terminals only if all the symbols from its relevant group were detected successfully. Such a system can be represented as a linear block code in systematic form, where the transmissions over direct links provide the information symbols and the relays form the parity check symbols. Therefore, the decoding at each terminal consists of decoding a (K+L,K) linear block code. We first analyse the theoretical performance of our system with optimal decoding, including pairwise error probability, codeword error probability and bit error rate. It is shown that our system can achieve a diversity order equals to the minimum Hamming distance of the equivalent code when using maximum likelihood decoding. For practical implementation, a sub-optimal decoder based on the log-domain belief propagation algorithm is employed at the terminals. We first present numerical results for short binary and 4-ary codes, and then extend the system to large networks using LDPC codes. Both the theoretical and simulation results demonstrate a significant performance gain of our system over an uncoded scheme. The properties of suitable codes for the proposed system are studied, indicating that high-rate systematic LDPC codes with moderate minimum distance and without small girths are suitable for our system. Furthermore, we derive and apply a hard threshold at the terminals to reduce the performance loss of when the terminals don't know which relay transmits compared to when the terminals know which relay transmits. It is shown that such a hard threshold can improve the performance of our system without adding too much complexity. Finally, realistic relays by thresholding received samples and decision variables are considered. This thesis shows that even with such realistic relays, our system can still outperform the uncoded scheme, at least for the error rates of interest.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».