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Enregistrement W1617922428 · doi:10.1109/ccece.2002.1012923

Augmenting the capacity of CDMA systems

2003· article· en· W1617922428 sur OpenAlexaff
Tianlong Song, E. Shwedyk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCode division multiple accessHadamard codeAlgorithmHadamard transformComputer scienceCode (set theory)Sequence (biology)Interference (communication)Channel capacityBlock codeGold codeMathematicsNoise (video)Channel (broadcasting)Set (abstract data type)Spread spectrumTelecommunicationsDecoding methodsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improvement of the capacity of the CDMA (code division multiple access) system is a major objective. The capacity of the system is mainly limited by the signal to noise ratio, where the noise comes from the channel background and from MAI (multiple access interference). Usually, the way to improve the capacity is to decrease the MAI; this is why orthogonal codes are adopted by the IS-95 standard. One problem is that the number of orthogonal codes is constrained by the dimensionality of the signal space. So in IS-95, there are only 64 orthogonal codes available when the number chips for each sequence is 64. To solve this problem, a non-orthogonal code called WBE (Welch bound equality) sequences (Massey and Mittelholzer 1991) is used in this paper The criterion to construct the code is to minimize the MAI. Two methods are used to construct the WBE sequences: from a linear cyclic code or from a Hadamard matrix. In order to improve the performance of the WBE sequence set, an iteration receiver (Sari et al. 1999) is applied. The conclusion obtained is that when the number of users is slightly greater than the signal space dimensionality, after the first iteration, the performance is only marginally worse than the orthogonal CDMA system.

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)0,009
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,198 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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