Geometric capacity studies for DTV transmitter identification using Kasami sequences
Notice bibliographique
Résumé
The transmitter identification of the DTV systems becomes crucial nowadays. Transmitter identification (TxID, or transmitter fingerprinting) technique is used to detect, diagnose and classify the operating status of any radio transmitter of interest. A pseudo random sequence was proposed to be embedded into the DTV signal before transmission. Thus, the transmitter identification can be realized by invoking the cross-correlation functions between the received signal and the possible candidates of the pseudo random sequences. Gold sequences and Kasami sequences are two excellent candidates for the transmitter ID sequences as they provide a large family of nearly-orthogonal codes. In order to investigate the sensitivity of the transmitter identification in different topologies and Kasami sequences with different length, we present the analysis here for four different geometric layouts, namely circular distribution, doubly concentric and circular distribution, square array and hexagonal tessellation under the ENG (electronic news gathering) crews' working environment. The covered area and the lowest received signal-to-interference ratio are considered as two essential parameters for the multiple-transmitter identification. It turns out to be that the larger the Kasami sequence length, the larger the received signal-to-interference ratio. Our new analysis can be used to determine the required Kasami sequence length for a specific broadcasting coverage.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».