Geographic Segmented Localcasting Co-Channel Interference Mitigation Using Iterative Joint Detection and Decoding
Notice bibliographique
Résumé
Geographic Segmented Localcasting (GSL) is an emerging Digital Terrestrial Television Broadcast (DTTB) physical layer operating mode. The system utilizes LDM-SFN to enable both wide-area Single Frequency Network (SFN) coverage and localized broadcast/multicast services within a single Radio Frequency (RF) broadcast channel. By combining SFN (core layer) and localcasting (enhanced layer) via Layered Division Multiplexing (LDM), GSL improves spectrum efficiency but faces challenges such as co-channel interference and SFN vs. Localcasting Channel Profile Mismatch (LCPM), which limit localcasting coverage. This paper presents two receiving methods that facilitate LDPC-coded LDM signal reception. Method 1 is the Multiple localcasting signals Iterative Joint Detection and Decoding (IJDD), which can mitigate severe co-channel interference with required Channel Status Information (CSI) of nearby localcasting transmitters. Method 2 is the Constellation Rotated IJDD (CR-IJDD), which can mitigate severe LCPM without CSI. The proposed methods enable decoding of both desired and interfering signals under high SNR conditions, enhancing spectrum reuse. Additionally, an Early Extrinsic Information Exchange for LDPC Iteration Reduction (EEIE-LIR) scheme is introduced to accelerate convergence and reduce receiver complexity. Evaluations based on ATSC 3.0 ModCods demonstrate that the proposed methods significantly improve spectrum efficiency and mitigate the co-channel interferences. The proposed technologies and can be extended to other DTTB systems and cell-based broadband wireless networks (e.g., the fifth generation (5G)/the sixth generation (6G), supporting seamless integration of broadcast, multicast, and unicast services.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».