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Enregistrement W2033713779 · doi:10.1109/oceanskobe.2008.4531083

Channel Estimation, Equalization and Phase Correction for Single Carrier Underwater Acoustic Communications

2008· article· en· W2033713779 sur OpenAlexaboutno aff
Jun Tao, Yahong Rosa Zheng, Chengshan Xiao, T. C. Yang, Wen-Bin Yang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChannel (broadcasting)Equalization (audio)Computer scienceBlock (permutation group theory)Underwater acoustic communicationBit error rateBasebandElectronic engineeringTelecommunicationsUnderwaterEngineeringBandwidth (computing)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we employ a time-domain channel estimation, equalization and phase correction scheme for single carrier single input multiple output (SIMO) underwater acoustic communications. In this scheme, Doppler shift, which is caused by relative motion between transducer (source) and hydrophones (receiver), is estimated and compensated in the received baseband signals. Then the channel is estimated using a small training block at the front of a transmitted data package, in which the data is artificially partitioned into consecutive data blocks. The estimated channel is utilized to equalize a block of received data, then the equalized data is processed by a group-wise phase correction before data detection. At the end of the detected data block, a small portion of the detected data is utilized to update channel estimation, and the re-estimated channel is employed for channel equalization for next data block. This block-wise channel estimation, equalization and phase correction process is repeated until the entire data package is processed. The receiver scheme is tested with experimental data measured at Saint Margaret's Bay, Nova Scotia, Canada, in May 2006. The results show that it can be applied not only to the scenario of fixed source to fixed receiver, but also to the moving source to fixed receiver case. The achievable uncoded bit error rate (BER) is on the order of 10-4for moving-to-fixed transmissions, and on the order of 10-5for fixed-to-fixed transmissions.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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