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Enregistrement W1965129975 · doi:10.1109/tcsi.2013.2285892

A Compact Architecture for Simulation of Spatio-Temporally Correlated MIMO Fading Channels

2014· article· en· W1965129975 sur OpenAlexaff
Amirhossein Alimohammad, Saeed Fouladi Fard

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems I Regular Papers · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensSierra Wireless (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingBasebandMIMOComputer scienceChannel (broadcasting)Field-programmable gate arrayWirelessElectronic engineeringSoftware-defined radioPrecodingEngineeringComputer networkTelecommunicationsEmbedded systemBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radio channel impairments have a dramatic impact on the performance of wireless communication systems and hence, utilizing realistic radio channel models is crucial for the accurate performance validation of emerging wireless systems. However, faithful radio propagation channel models are computationally intensive for software-based simulations, especially for multiple antenna systems. This article presents the design and implementation of a multiple-input multiple-output (MIMO) baseband fading channel simulator on a field-programmable gate array (FPGA). In addition to the well-known independent and identically distributed channel model, the simulator supports three spatio-temporally correlated fading channel models which are commonly used for performance analysis. The implemented MIMO fading channel simulator is compact enough to be integrated with the baseband design under test on the same FPGA for accelerated performance validations.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,899

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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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