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Enregistrement W1988661175 · doi:10.1155/2012/348982

Analysis and Mitigation of the Narrowband Interference Impact on IR‐UWB Communication Systems

2012· article· en· W1988661175 sur OpenAlexaff
Ehab M. Shaheen, M. El-Tanany

Notice bibliographique

RevueJournal of Electrical and Computer Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltra-Wideband Communications Technology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrowbandInterference (communication)Electronic engineeringComputer scienceAdjacent-channel interferenceEngineeringTelecommunicationsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of narrowband interference signals on impulse radio ultrawideband (UWB) communication systems has been investigated. A closed form expression for the bit error rate performance of UWB communication system in a Log‐normal flat fading channel under such impact is evaluated. The actual UWB channel model is known as a multipath fading channel; however flat fading channel model can be considered with some of the UWB wireless applications such as UWB wireless sensor networks which are characterized by size and energy constraints. Thus, a simple and low‐cost one‐finger Rake receiver can be used with such wireless systems. It was proven that UWB systems unavoidably suffer from the interference caused by the coexisting systems due to the restraint on their transmission power levels. To this end, we propose an interference canceller scheme which is capable of suppressing the impact of such interference and enhancing the performance of UWB communication systems. The interference canceller scheme performance is also investigated in various scenarios of operation such as the presence of multiple narrowband interference signals, symbol timing error, and a comparison with a notch filter‐based case.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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