Impact of TH‐UWB interference on MB‐OFDM UWB systems: interference modeling and performance analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, the coexistence issue between multiband‐orthogonal frequency‐division multiplexing (MB‐OFDM) and time‐hopping ultra‐wideband (TH‐UWB) networks is widely analyzed. For this purpose, to study and model the TH‐UWB interference, an analytical framework which describes key features of the interference distribution is provided. The interference distribution is studied in the context of TH‐UWB's signaling parameters. Our results reveal that the interference distribution highly depends on its time‐hopping parameters. Therefore, choosing proper time‐hopping parameters leads to less destructive interferences. The Generalized Gaussian and the Symmetric‐ α ‐Stable (S α S) distributions are used to model the interference‐plus‐noise signal. The maximum likelihood and a characteristic function‐based regression‐type methods are adopted to estimate parameters of Generalized Gaussian and S α S distributions, respectively. Moreover, the interference channel effects on the impulsive behavior of the TH‐UWB signal is studied. It is shown that impulsive behavior of the faded interference signals highly depends on the channel time‐dispersiveness. Furthermore, an exact performance of a multiband‐orthogonal frequency‐division multiplexing system impaired by a TH‐UWB system is derived. The comparison of the analytical performance, the empirical simulation, and the approximation results show that both approximation methods are valid for low interference‐to‐noise‐ratio, while S α S provides a more accurate approximation for high interference‐to‐noise‐ratio. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».