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Enregistrement W1984869710 · doi:10.1109/lcomm.2009.091354

Oversampled M-sequences for joint data and bit epoch estimation in DSSS transmissions

2009· article· en· W1984869710 sur OpenAlexaff
Daniele Borio

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlgorithmComputer scienceDirect-sequence spread spectrumEstimatorBinary dataPseudorandom binary sequenceBinary numberSpread spectrumSequence (biology)Modulation (music)Transmission (telecommunications)Synchronization (alternating current)MathematicsStatisticsCode division multiple accessTelecommunicationsChannel (broadcasting)Arithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The maximum likelihood (ML) estimator for the bit synchronization epoch and data bit values in direct-sequence spread-spectrum (DSSS) transmission consists of determining the binary sequence that maximizes the correlation with the recovered data samples. This requires the exhaustive test of all sequences generated by the different bit combinations and alignments, resulting in a computationally intensive process. In this letter, the properties of maximum length sequences (m-sequences) are exploited for testing all the bit combinations and alignments in parallel, leading to a computationally efficient implementation of the ML estimator. The case where the data bits are modulated by an overlay or secondary code is also considered and the proposed algorithm is generalized to include the effect of this additional modulation.

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 candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0060,001
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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