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Enregistrement W1986652857 · doi:10.1109/rws.2013.6486623

A novel algorithm for MIMO signal classification using higher-order cumulants

2013· article· en· W1986652857 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Signal Modulation Classification
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCumulantAlgorithmMIMOA priori and a posterioriChannel state informationChannel (broadcasting)Computer scienceLikelihood-ratio testHigher-order statisticsCognitive radioBlind signal separationIndependent component analysisMatrix (chemical analysis)Signal-to-noise ratio (imaging)Modulation (music)Antenna (radio)Artificial intelligenceSignal processingMathematicsWirelessTelecommunicationsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automatic modulation classification (AMC) of unknown communications signals is employed in both commercial and military applications, such as cognitive radio, spectrum surveillance, and electronic warfare. Most of the AMC methods proposed in the literature are developed for systems with a single transmit antenna. In this paper, an AMC algorithm for multiple-input multiple-output (MIMO) signals is proposed, which is based on higher-order cumulants. The use of cumulants with different orders, as well as their combinations as feature vectors are investigated. The ideal case of a priori knowledge of the channel state information (CSI) is considered, along with a setting of practical relevance, where the channel matrix is blindly estimated through independent component analysis. The performance of the proposed algorithm with different features is evaluated through simulations and compared with that of the average likelihood ratio test (ALRT).

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,596

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,206 · 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

En bref

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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