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Enregistrement W1483430933 · doi:10.1109/glocom.1994.513558

Dual diversity versus simple block coding for correlated frequency-selective fading channels

2002· article· en· W1483430933 sur OpenAlexaff
Adnan Abu‐Dayya, Norman C. Beaulieu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingInterleavingBit error rateDiversity schemePhase-shift keyingRayleigh fadingForward error correctionDiversity combiningAlgorithmComputer scienceCoding gainMathematicsElectronic engineeringTelecommunicationsStatisticsDecoding methodsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the effects of correlation on the performance of diversity systems in wide-band wireless radio environments. Specifically, the average bit error rate (BER) performance of M-ary differential phase shift keying (MDPSK) on correlated frequency-selective slow Rayleigh fading channel is analyzed. A two-branch diversity receiver with postdetection equal gain combining is considered. Nyquist pulse shaping is used and differential detection is employed at the receiver. The effects of cochannel interference on the system performance are assessed using a Gaussian interference model. To further enhance the system performance, the effects of combined diversity and forward error correction (FEC) coding on the average BER are investigated. Results using short cyclic block codes with perfect bit interleaving are obtained. The effects of the root mean square (RMS) delay spread, the amount of correlation, and the level of modulation, M, on the average BER are investigated in detail for both coded and uncoded systems. The results show that dual branch diversity combining with a correlation coefficient of 0.5 outperforms (in terms of BER) short block codes with perfect bit interleaving, and that combined diversity and coding strategies are effective in combatting the effects of frequency-selective fading.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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