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 First of all, I would like to express my sincere gratitude and respect to my supervisor, Professor Harry Leib, for his inspiring guidance and continuous support during my graduate study.I have learned a lot from his broad knowledge, rigorous attitude and enthusiasm for research.Without him, this thesis could not be completed.I am
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».