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Enregistrement W2024334300 · doi:10.1049/iet-com:20045143

Concatenated fibre-wireless channel identification in a multiuser CDMA environment

2007· article· en· W2024334300 sur OpenAlexaff
S. Pintér, Xavier Fernando

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMultipath propagationMultiuser detectionCode division multiple accessTelecommunications linkWirelessWireless broadbandChannel (broadcasting)Wireless networkElectronic engineeringComputer networkTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radio-over-fibre (ROF) has received increasing attention for its ability to enable broadband wireless access. This fibre-based wireless access scheme meets the demand for broadband service by integrating the high capacity of optical networks with the flexibility of radio networks (the optical and wireless channels are concatenated with one another). There are, however, impairments that come with this appealing technology. The nonlinear distortion of the optical link and the multipath dispersion of the wireless channel are two of the major factors. In order to limit the effects of these distortions, estimation, and subsequently equalisation, of the concatenated fibre-wireless channel needs to be done. An estimation algorithm for the fibre-wireless uplink in a multiuser code division multiple access (CDMA) environment is presented using pseudonoise training sequences. It has already been shown by Fernando et al. (2001) that identification of the fibre-wireless uplink is possible in a single user CDMA environment. However, the more difficult task of identification in a multiuser spread spectrum environment, which is more realistic, is shown. In the multiuser case, the cumulative effect of multiuser interference, multipath dispersion, nonlinear distortion and noise should all be handled together which makes it more challenging. Numerical evaluations of the developed algorithm show that a good estimation of both the linear and nonlinear systems is possible in the presence of 16 independent users and an signal-to-noise ratio (SNR) of 22 dB. The estimation accuracy increases with the length of the PN sequence.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,266 · 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'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

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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