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Enregistrement W1981286811 · doi:10.1109/ccnc.2010.5421666

Impact of Direct Sequence Spreading on the Channel Capacity of Binary Non-Gaussian CDMA

2010· article· en· W1981286811 sur OpenAlexaff
Salman Khan, Jan Bajcsy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCode division multiple accessComputer scienceDemodulationMultiuser detectionInterference (communication)Electronic engineeringGaussianAdditive white Gaussian noiseMatched filterAlgorithmChannel capacityChannel (broadcasting)Decoding methodsTelecommunicationsEngineeringDetectorPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-user interference (MUI) severely degrades performance in wireless CDMA transmission. Due to the central limit theorem, such interference is usually (near) Gaussian distributed (Vembu and Viterbi, 1996; and Verdu, 1998). Recently, it has been shown that for frequency/time hopping CDMA with single-user demodulation/decoding at the receiver, one can intentionally create appropriate non-Gaussian multi-user interference that allows increasing the capacity up to five times when compared to CDMA with Gaussian MUI (Garba and Bajcsy, 2006 and 2008). This paper considers the impact of direct sequence (DS) spreading on the capacity increases for CDMA with nonGaussian MUI. First, appropriate channel models are constructed for non-Gaussian DS CDMA when traditional single-user matched filter demodulator is used as well as when the optimal single-user CDMA receiver is used. The obtained numerical capacity results show that the nonGaussian CDMA capacity gains can be realized with appropriate CDMA receiver.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0030,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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