Statistical and intuitive nonlinear signal processing designs for multiuser interference mitigation in UWB systems
Notice bibliographique
Résumé
Ultra-wideband (UWB) wireless technologies have the potential to greatly improve the quality of short-range communications between unlicensed wireless devices. By exploiting huge bandwidth, UWB devices can overcome the spectral congestion and performance impairments experienced by narrowband devices operating in common unlicensed frequency bands. On the other hand, strict constraints on the signal power spectral density must be enforced to limit spectral emissions, so while UWB is unlicensed, the properties of transmitted signals must be regulated. In the impulse radio (IR) class of UWB systems, a number of pulses are used to transmit one information symbol and the pulses are randomly time-shifted within a frame structure to avoid collisions with other users. Low power spectral density is maintained by transmitting many pulses and the receiver integrates the pulses to achieve sufficient energy for low error rates. Impulse radio systems employing such time-hopping (TH) and repetition code designs are characterized by low duty cycle transmission, with transmitted signal energy occupying only a small fraction of the available transmission time. Although the TH scheme is intended to prevent catastrophic interference between multiuser TH-UWB transmissions, multiple-user interference (MUI) can impair uncoordinated transmissions in applications where several UWB devices are located at close range. In this talk, we show that the signal processing adopted in conventional UWB receivers does not fully exploit the TH code and has poor performance in the presence of significant MUI. Statistical signal processing based on the properties of MUI in TH-UWB is discussed, and two classes of techniques for mitigation of MUI are presented. The first class uses statistical characterizations of the MUI-plus-AWGN disturbance in the received THUWB signals as a basis for statistical receiver processing structures. The second class uses intuitive interference-sensing techniques specifically developed for the low duty cycle TH-UWB signal format, which control the processing of pulse replicas at the receiver. Both methods lead to greatly improved bit error rate performance compared to the conventional receiver processing. Both types of interference mitigation can be powerfully and efficiently used in a single receiver, and composite receiver designs that provide superior performance are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».