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Enregistrement W1877480292 · doi:10.1109/vetecs.2004.1389015

Comparative study of uplink and downlink beamforming algorithms in UTRA/TDD

2005· article· en· W1877480292 sur OpenAlexaff
Benoît Pelletier, Mao Jian, Benoı̂t Champagne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDirection-of-Arrival Estimation Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkBeamformingComputer scienceWSDMARakeElectronic engineeringDuplex (building)Smart antennaBit error rateAlgorithmRake receiverReal-time computingComputer networkChannel (broadcasting)PrecodingMIMOAntenna (radio)TelecommunicationsMultipath propagationEngineeringDirectional antenna

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The arrival of new multi-media and Internet services to mobile cellular subscribers has led to the development of new techniques, such as antenna array or smart antennas (SA), to improve spectrum efficiency. SA provides a means for spatial filtering for separating users based on angular characteristics, a method also known as beamforming. In this contribution, the performance of various beamforming algorithms is studied for the uplink and downlink of an UTRA/TDD system under realistic deployment and channel models. The algorithms are evaluated in terms of improvement in signal to interference plus noise ratio (SINR) and coded bit error rate (BER) with a RAKE receiver structure and compared to a more complex space-time multiuser detection receiver. We consider three different beamforming algorithms, namely: switched beams (SB), dynamically phased arrays (DPA) and sample matrix inversion (SMI). The results indicate that on the uplink, SMI has the potential to perform better than both DPA and SB but DPA outperforms both SB and SMI on the downlink.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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