9 resultados para Maximum distance profile (MDP) convolutional codes
em Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya (CSUC), Spain
Resumo:
We design powerful low-density parity-check (LDPC) codes with iterative decoding for the block-fading channel. We first study the case of maximum-likelihood decoding, and show that the design criterion is rather straightforward. Since optimal constructions for maximum-likelihood decoding do not performwell under iterative decoding, we introduce a new family of full-diversity LDPC codes that exhibit near-outage-limit performance under iterative decoding for all block-lengths. This family competes favorably with multiplexed parallel turbo codes for nonergodic channels.
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We focus on full-rate, fast-decodable space–time block codes (STBCs) for 2 x 2 and 4 x 2 multiple-input multiple-output (MIMO) transmission. We first derive conditions and design criteria for reduced-complexity maximum-likelihood (ML) decodable 2 x 2 STBCs, and we apply them to two families of codes that were recently discovered. Next, we derive a novel reduced-complexity 4 x 2 STBC, and show that it outperforms all previously known codes with certain constellations.
Resumo:
Multiple-input multiple-output (MIMO) techniques have become an essential part of broadband wireless communications systems. For example, the recently developed IEEE 802.16e specifications for broadband wireless access include three MIMOprofiles employing 2×2 space-time codes (STCs), and two of these MIMO schemes are mandatory on the downlink of Mobile WiMAX systems. One of these has full rate, and the other has full diversity, but neither of them has both of the desired features. The third profile, namely, Matrix C, which is not mandatory, is both a full rate and a full diversity code, but it has a high decoder complexity. Recently, the attention was turned to the decodercomplexity issue and including this in the design criteria, several full-rate STCs were proposed as alternatives to Matrix C. In this paper, we review these different alternatives and compare them to Matrix C in terms of performances and the correspondingreceiver complexities.
Resumo:
[spa] El índice del máximo y el mínimo nivel es una técnica muy útil, especialmente para toma de decisiones, que usa la distancia de Hamming y el coeficiente de adecuación en el mismo problema. En este trabajo, se propone una generalización a través de utilizar medias generalizadas y cuasi aritméticas. A estos operadores de agregación, se les denominará el índice del máximo y el mínimo nivel medio ponderado ordenado generalizado (GOWAIMAM) y cuasi aritmético (Quasi-OWAIMAM). Estos nuevos operadores generalizan una amplia gama de casos particulares como el índice del máximo y el mínimo nivel generalizado (GIMAM), el OWAIMAM, y otros. También se desarrolla una aplicación en la toma de decisiones sobre selección de productos.
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[spa] El índice del máximo y el mínimo nivel es una técnica muy útil, especialmente para toma de decisiones, que usa la distancia de Hamming y el coeficiente de adecuación en el mismo problema. En este trabajo, se propone una generalización a través de utilizar medias generalizadas y cuasi aritméticas. A estos operadores de agregación, se les denominará el índice del máximo y el mínimo nivel medio ponderado ordenado generalizado (GOWAIMAM) y cuasi aritmético (Quasi-OWAIMAM). Estos nuevos operadores generalizan una amplia gama de casos particulares como el índice del máximo y el mínimo nivel generalizado (GIMAM), el OWAIMAM, y otros. También se desarrolla una aplicación en la toma de decisiones sobre selección de productos.
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We present a heuristic method for learning error correcting output codes matrices based on a hierarchical partition of the class space that maximizes a discriminative criterion. To achieve this goal, the optimal codeword separation is sacrificed in favor of a maximum class discrimination in the partitions. The creation of the hierarchical partition set is performed using a binary tree. As a result, a compact matrix with high discrimination power is obtained. Our method is validated using the UCI database and applied to a real problem, the classification of traffic sign images.
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The prediction of rockfall travel distance below a rock cliff is an indispensable activity in rockfall susceptibility, hazard and risk assessment. Although the size of the detached rock mass may differ considerably at each specific rock cliff, small rockfall (<100 m3) is the most frequent process. Empirical models may provide us with suitable information for predicting the travel distance of small rockfalls over an extensive area at a medium scale (1:100 000¿1:25 000). "Solà d'Andorra la Vella" is a rocky slope located close to the town of Andorra la Vella, where the government has been documenting rockfalls since 1999. This documentation consists in mapping the release point and the individual fallen blocks immediately after the event. The documentation of historical rockfalls by morphological analysis, eye-witness accounts and historical images serve to increase available information. In total, data from twenty small rockfalls have been gathered which reveal an amount of a hundred individual fallen rock blocks. The data acquired has been used to check the reliability of the main empirical models widely adopted (reach and shadow angle models) and to analyse the influence of parameters which affecting the travel distance (rockfall size, height of fall along the rock cliff and volume of the individual fallen rock block). For predicting travel distances in maps with medium scales, a method has been proposed based on the "reach probability" concept. The accuracy of results has been tested from the line entailing the farthest fallen boulders which represents the maximum travel distance of past rockfalls. The paper concludes with a discussion of the application of both empirical models to other study areas.
Resumo:
[spa] Se presenta un nuevo modelo para la toma de decisiones basado en el uso de medidas de distancia y de operadores de agregación inducidos. Se introduce la distancia media ponderada ordenada inducida (IOWAD). Es un nuevo operador de agregación que extiende el operador OWA a través del uso de distancias y un proceso de reordenación de los argumentos basado en variables de ordenación inducidas. La principal ventaja el operador IOWAD es la posibilidad de utilizar una familia parametrizada de operadores de agregación entre la distancia individual máxima y la mínima. Se estudian algunas de sus principales propiedades y algunos casos particulares. Se desarrolla un ejemplo numérico en un problema de toma de decisiones sobre selección de inversiones. Se observa que la principal ventaja de este modelo en la toma de decisiones es la posibilidad de mostrar una visión más completa del proceso, de forma que el decisor está capacitado para seleccionar la alternativa que está más cerca de sus intereses.
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[spa] Se presenta un nuevo modelo para la toma de decisiones basado en el uso de medidas de distancia y de operadores de agregación inducidos. Se introduce la distancia media ponderada ordenada inducida (IOWAD). Es un nuevo operador de agregación que extiende el operador OWA a través del uso de distancias y un proceso de reordenación de los argumentos basado en variables de ordenación inducidas. La principal ventaja el operador IOWAD es la posibilidad de utilizar una familia parametrizada de operadores de agregación entre la distancia individual máxima y la mínima. Se estudian algunas de sus principales propiedades y algunos casos particulares. Se desarrolla un ejemplo numérico en un problema de toma de decisiones sobre selección de inversiones. Se observa que la principal ventaja de este modelo en la toma de decisiones es la posibilidad de mostrar una visión más completa del proceso, de forma que el decisor está capacitado para seleccionar la alternativa que está más cerca de sus intereses.