Optimization of transmitted-reference receivers in the ultra-wide bandwidth system
Notice bibliographique
Résumé
This thesis contributes the research and development of novel receiver \noptimization approaches conducted in ultra-wide bandwidth (UWB) systems. \nThe ultimate goal of the improved receiver technology is to simplify the receiver \nstructures at the cost of a tolerable performance degradation or improve the \nreceiver performances at the cost of a tolerable complexity. Recently, UWB \ntechnology has become more and more attractive due to its increased performance. \nAn advanced scheme that can provide a further improvement is \nstrongly recommended and highly demanded. This research project focuses \non the design of outstanding receivers suitable for the UWB system with \ntransmitted-reference signaling. Two types of improved receivers are investigated. \nThe first one is based on the optimization of inter-pulse time delay Td \nin the traditional transmitted-reference receivers where one data pulse is transmitted \nTd seconds delay after one reference pulse in a bit duration. The second \none is based on the joint optimization of the number of reference symbols \nand the integration interval length in the generalized transmitted-reference receivers where Nd data symbols are transmitted after Nr reference symbols \nin a data packet. For both improved receivers, simulation and theoretical approaches \nare used to provide the optimization results. The numerical results \nshow that the improved receivers by using different optimization approaches \noutperform the non-improved receivers significantly for most practical cases. \nAn up to 4.2dB performance improvement can be achieved consequently. \nThe principal conclusion from this thesis is that all the optimization \nschemes presented herein can be successfully applied to the design of receivers \nin the UWB transmitted-reference systems that the data decision can be obtained \nby thresholding the correlator output of the reference information with \nthe data information.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».