Radio channel models laboratory comparative study for the L-band DAB/DMB system
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the performance results of multipath fading characterizations performed in the laboratory with a single and dual-antenna DAB/DMB software receiver, using a sophisticated hardware channel simulator (Propsim FE). Different radio channel models corresponding to various scenarios and environments (urban, suburban, indoor, outdoor, SFN) have been tested and compared. For a single antenna scenario, it is shown that for the same environments, the COST207 and 3GPP channel models offer almost a similar performance. Moreover, it is found that in the case of indoor channel reception (WLAN profiles) and for a carrier to noise ratio (C/N) of 15-20 dB, the receiver maintains an acceptable level of pcBER for proper audio decoding. This observation also applies to the recently proposed DVB-H multipath channel profiles, except for the motorway rural channel (MR) at 100 km/h where the receiver fails to operate correctly at this mobile speed. In dual-antenna scenarios, the maximal ratio combining (MRC) diversity technique provides a clear improvement to the performance of the dual-antenna based DAB/DMB receiver for all multipath channel profiles tested. Finally, it is shown that DAB/DMB transmission with a simple delay diversity scheme can be effective to mitigate multipath flat fading degradation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».