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Enregistrement W2013333521 · doi:10.1002/wcm.245

Performance of optimum and suboptimum OFDM-CPM receivers over multipath fading channels

2005· article· en· W2013333521 sur OpenAlexaff
Imran A. Tasadduq, Raveendra K. Rao

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingMultipath propagationComputer scienceFadingAdditive white Gaussian noiseAlgorithmBit error rateContinuous phase modulationPhase-shift keyingDelay spreadChannel (broadcasting)Electronic engineeringTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A class of orthogonal frequency division multiplexing-continuous phase modulation (OFDM-CPM) signals is introduced in which binary data sequence is mapped to complex symbols using the concept of correlated phase states of a CPM signal. Canonical optimum and suboptimum multiple-symbol-observation OFDM-CPM receivers are derived. Multipath channel with AWGN is assumed. The receivers are analyzed for bit error rate (BER) performance in terms of high- and low-SNR bounds. These bounds are illustrated as a function of parameter h, time delay and attenuation level. It is shown that OFDM-CPM systems, with h=0.5,0.25 and an observation interval length of two symbols, can outperform conventional OFDM-PSK system for a two-ray multipath model. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,920

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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