We analyze whether multidimensional parity check (MDPC) code and an auxiliary channel can improve the throughput and extend the THz transmission distance. While channel quality is addressed by various coding approaches, and an effective THz transmission system configuration is enabled by other approaches with additional channels, their combination is new with the potential for significant improvements in quality of the data transmission. Our specific solution is designed to correct data bits at the physical layer by a low complexity erasure code (MDPC), whereby original data and parity data are simultaneously transferred over two parallel THz channels, including one main channel and one additional channel. The results are theoretically analyzed to see that our new solution can improve throughput, support higher modulation levels and transfer data over the longer distances with THz communications.


翻译:我们分析多维对等检查(MDPC)代码和辅助频道能否改善吞吐量和扩大THz传输距离。虽然各种编码方法解决了频道质量问题,而其他方法又增加了其他渠道,从而促成有效的THz传输系统配置,但两者结合是新颖的,有可能显著改善数据传输的质量。我们的具体解决方案是用低复杂性消化代码(MDPC)来纠正物理层的数据位点,即原始数据和对等数据同时通过两个平行的THz频道传输,包括一个主要频道和另一个频道。结果在理论上进行了分析,以了解我们的新解决方案能够改善吞吐量、支持更高调控水平和传输数据,并且与THz通信相距更远。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
【新书】Python数据科学食谱(Python Data Science Cookbook)
专知会员服务
114+阅读 · 2020年1月1日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年12月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2017年12月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员