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Enregistrement W2006136427 · doi:10.1155/2014/198261

Performance Analysis of a Six-Port Receiver in a WCDMA Communication System including a Multipath Fading Channel

2014· article· en· W2006136427 sur OpenAlexaff
Abdullah O. Olopade, Mohamed Helaoui

Notice bibliographique

RevueJournal of Electrical and Computer Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRake receiverMultipath propagationFadingBit error rateElectronic engineeringComputer scienceBasebandChannel (broadcasting)Delay spreadBandwidth (computing)TelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Third generation communication systems require receivers with wide bandwidth of operation to support high transmission rates and are also reconfigurable to support various communication standards with different frequency bands. An ideal software defined radio (SDR) will be the absolute answer to this requirement but it is not achievable with the current level of technology. This paper proposes the use of a six-port receiver (SPR) front-end (FE) in a WCDMA communication system. A WCDMA end-to-end physical layer MATLAB demo which includes a multipath channel distortion block is used to determine the viability of the six-port based receiver. The WCDMA signal after passing through a multipath channel is received using a constructed SPR FE. The baseband signal is then calibrated and corrected in MATLAB. The six-port receiver performance is measured in terms of bit error rate (BER). The signal-to-noise ratio (SNR) of the transmitted IQ data is varied and the BER profile of the communication system is plotted. The effect of the multipath fading on the receiver performance and the accuracy of the calibration algorithm are obtained by comparing two different measured BER curves for different calibration techniques to the simulated BER curve of an ideal 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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