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Enregistrement W2048283499 · doi:10.1049/iet-com.2009.0646

Incoherent spatial diversity combining scheme for spread spectrum

2011· article· en· W2048283499 sur OpenAlexaff
J.E. Salt, E.R. Pelet

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingDiversity schemeAntenna diversityComputer scienceBandwidth (computing)Diversity combiningSpread spectrumTelecommunicationsDemodulationDiversity gainDirect-sequence spread spectrumInterference (communication)Electronic engineeringAlgorithmWirelessChannel (broadcasting)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are applications in spread spectrum channels where spatial diversity is required to mitigate fading. The spreading gain in such channels is often limited to reduce the chances of a nearby interferer being in-band. With modest spreading gains the signal bandwidth may be less than the coherence bandwidth. In such cases receiver-based multi-path diversity is not feasible, and spatial diversity is used to combat fading. This study improves and extends the work presented in US patent #6389085 B1, which exploits the structure of spread spectrum signals to implement Nth order spatial diversity with simple incoherent radio frequency combining. An improved combining scheme is proposed here together with a special pseudo-random noise (PN) sequence to reduce intra symbol interference. A unique coherent all-digital demodulator is also provided. The signal-to-noise ratio (SNR) of the new system is about 3.5 dB higher than that of the original system described in the patent. The new receiver is comparable in cost to selection diversity, but does not switch antennas and therefore, does not suffer the momentary signal drop-outs. However, the penalty for eliminating the drop outs is a 1.5 dB lower output SNR.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2011
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