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Enregistrement W1912541695 · doi:10.1109/icc.2000.853650

Effects of correlated interference on the potential linear antenna gain in CDMA macrodiversity systems

2002· article· en· W1912541695 sur OpenAlexaff
Halim Yanıkömeroğlu, E.S. Sousa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterference (communication)Bandwidth (computing)Computer scienceCode division multiple accessCommunications systemComputer networkElectronic engineeringTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is reported by Hanly (see IEEE Trans. Commun., vol.44, no.2, p.247-56, 1996) that in the reverse link of a CDMA macrodiversity system a remarkable L-fold capacity (throughput) increase can be attained by using L antenna elements (AEs) provided that the spread spectrum bandwidth approaches infinity. In a finite-bandwidth system, however, the increase in capacity as a result of the utilization of multiple AEs will be less than linear due to the presence of the correlated interference effects. In this paper, a spatial correlated interference analysis is presented in order to investigate the effects of the system parameters on the severity of the correlated interference. The results presented indicate that the parameter which we defined as the chiplength ([speed of light]/[chip rate]) plays a role in macrodiversity systems (in regards to the correlation effects) similar to the role of the carrier wavelength in microdiversity systems. It is observed that in systems where the size of the service region is large enough to enable inter-AE distances many times larger than the chiplength, significant (close to linear) capacity gains can be achieved by employing macrodiversity with many AEs. If, on the other hand, the service region size is not large enough with respect to the chiplength, the returns due to macrodiversity will not be as high.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,210 · 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'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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