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Error Probability Analysis of Time-Hopping Biorthogonal Pulse Position Modulation UWB Systems with a RAKE Receiver over Indoor Multi-Path Fading Channels

2012· article· en· W2023212174 sur OpenAlexaff
Hao Zhang, Ting Ting Lv, T. Aaron Gulliver

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltra-Wideband Communications Technology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesProgram for New Century Excellent Talents in UniversityMedical Research Council
Mots-clésFadingRake receiverUltra-widebandPulse-position modulationBiorthogonal systemTime-hoppingElectronic engineeringComputer scienceRakeBit error rateInterference (communication)Channel (broadcasting)TelecommunicationsEngineeringPulse (music)Pulse-amplitude modulationArtificial intelligenceWavelet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the error probability analysis of Time-Hopping Biorthogonal Pulse Position Modulation (TH-BPPM) ultra-wideband (UWB) systems with a RAKE receiver over indoor multi-path fading channels. UWB signals suffer from severe multi-path interference when employed in an indoor fading environment. A RAKE receiver can be used to improve the performance of UWB systems. TH-BPPM has attracted much attention in recent years due to its many advantages, such as low probability of error and low complexity. In this paper, the IEEE 802.15.3a indoor channel model is employed to analyze the performance of TH-BPPM UWB systems with different RAKE receivers. The bit error rate (BER) of ARake, PRake, and SRake TH-BPPM UWB systems is derived. The results indicate that ARake has the best performance, SRake is better than PRake when the number of fingers is same.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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