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Enregistrement W1968101106 · doi:10.1109/twc.2006.1576523

Space-time coding over correlated fading channels with antenna selection

2006· article· en· W1968101106 sur OpenAlexaff
Israfil Bahceci, Y. Altunbasak, Tolga M. Duman

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingChannel state informationDiversity gainComputer scienceCoding gainAntenna (radio)TelecommunicationsChannel (broadcasting)Coding (social sciences)Antenna diversitySpace–time codeDiversity combiningElectronic engineeringMathematicsStatisticsWirelessDecoding methodsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a previous paper by Bahceci et al., antenna selection ' for multiple-antenna transmission systems under the assumption that the subchannels between antenna pairs fade independently was studied. In this paper, the performance of such systems when the subchannels experience correlated fading is considered. It is assumed that the channel-state information (CSI) is available only at the receiver, the antenna selection is performed only at the receiver, and the selection is based on the instantaneous received signal power. The effects of channel correlations on the diversity and coding gain when the receiver system is a subset of the antennas are quantified. Theoretical results indicate that the correlations in the channel do not degrade the diversity order, provided that the channel is full rank. However, it does result in some performance loss in the coding gain.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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