Interference excision in spread spectrum communications using adaptive positive time-frequency distributions
Notice bibliographique
Résumé
There have been several techniques proposed to excise the interference in spread spectrum communications using time-frequency distributions (TFDs). TFDs localize any interference both in time and frequency domain, and are idealy suited for interference excision. Unfortunately, the commonly used TFDs suffer from a trade-off between time-frequency (TF) resolution and cross-terms suppression. This paper focuses on a new excision technique based on constructing a positive TFD of the received spread spectrum signal using an adaptive signal decomposition technique. By decomposing a signal into components, the interaction between components can be avoided, and the TFD constructed by combining the TFDs of the individual components would be free of cross-terms. Also, by using Gaussian functions as bases for decomposition, a high TF resolution of interference signals can be achieved. Construction of positive TFDs by signal decomposition techniques facilitates automatic denoising, and extraction of marginal and local properties of a signal such as instantaneous energy, power spectral density, instantaneous frequency and group delay. Interference excision is then achieved by suitably thresholding energy values in the TF plane. Initial results with synthetic models have shown successful performance with linear and quadratic chirp interferences. The interference excisions are highly localized in the TF plane with no cross-terms
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».