Notice bibliographique
Résumé
This thesis introduces a new rate-adaptive system, Adaptive Demodulation (ADM), in which the receiver demodulates only those bits that have a high probability of being correct, treating non-demodulated bits as erasures. Several sets of decision regions, derived using composite hypothesis testing, are proposed for 16-QAM and 16-PSK which allow for the simple implementation of this demodulation strategy. The optimality of the proposed decision regions in selecting the most likely subset of bits from any received symbol is proven. It is demonstrated that encoding the data with a Luby Transform (LT) code allows for simple reconstruction of the message regardless of the erasure pattern introduced from the non-demodulated bits. Also demonstrated is the strong performance of 16-QAM for this application compared to other power efficient constellations and the near-optimality of using Gray mapping even under the proposed alternate sets of decision regions. The adaptive demodulation methodology is extended to the differentially coherent demodulation of 16-DPSK and 16-DAPSK, for which optimal demodulation strategies are derived. A methodology is presented for the receiver to effectively choose its operating region based on the observed instantaneous signal to noise ratio (SNR) at the receiver. Techniques for designing the degree distributions of the LT code used with the system are presented and analyzed for a simple binary message passing decoder, a ternary message passing decoder, a more general min-sum decoder, and a full belief propagation decoder. It is shown that for LT codes operating over binary symmetric channels, the min-sum decoder has performance identical to the ternary decoder. Numerical results for the spectral efficiency of the ADM system for both uncoded and coded bits are presented and compared to the performance of current rate-adaptive systems.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».