Notice bibliographique
Résumé
In this thesis we present a set of systematic methodologies to statistically analyze and optimize high-speed wireline transceivers subject to DFE error propagation, with particular focus on post-FEC BER using non-binary linear block codes. We propose a statistical model that can accurately simulate post-FEC BERs in less than a few seconds using the standard Reed–Solomon KP4 and KR4 FEC codes. Several techniques including state aggregation, time aggregation, state reduction, and dynamic programming are introduced to make the time complexity to compute post-FEC BER below 10^-15 reasonable. The proposed statistical model can consider bit multiplexing, 1/(1+D) precoding, FEC interleaving and key noise sources in wireline transceivers. We present two important contributions to the IEEE and OIF wireline standards on modeling concatenated FECs and error propagation factors. We apply our proposed statistical model to explore global transceiver optimization based on a genetic algorithm using various cost functions that minimizes post-FEC BER. We showed that, in general, links attain their minimum post-FEC BER with equalizer coefficients very different from those that minimize pre-FEC BER. We analytically and experimentally verify that using a genetic algorithm can successfully find equalizer coefficients that lead to the globally optimal BER. Our proposed statistical method provides a set of tools to assist in making architectural choices for wireline transceivers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».