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Enregistrement W2085592895 · doi:10.1109/tpwrd.2006.883018

Effective Communication Strategies for Noise-Limited Power-Line Channels

2007· article· en· W2085592895 sur OpenAlexaff
Julian Meng, Andrew E. Marble

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDirect-sequence spread spectrumMultipath propagationElectronic engineeringNarrowbandAdditive white Gaussian noisePower-line communicationGaussian noiseSpread spectrumMultipath interferenceFadingComputer scienceNoise (video)Noise powerEngineeringChannel (broadcasting)TelecommunicationsPower (physics)Code division multiple accessPhysicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ergodic chaotic parameter modulation (ECPM) has recently been proposed as a viable modulation technique for power-line communications (PLC) due to its robustness to multipath conditions and low complexity in receiver design. While performance of ECPM has been found to be satisfactory in limited noise conditions, performance issues for other hostile challenges in the power-line environment, such as narrowband and impulsive noise, have not been extensively studied for this technique. Numerous studies have been performed on direct-sequence spread-spectrum (DSSS) modulation used in a wireless channel. The technique has been found to be well suited for a mobile environment due to its resistance to multipath fading and inherent narrowband interference suppression capability. For this study, PLC performance is investigated for both the DSSS and ECPM receiver for PLC. A signal-to-noise ratio (SNR) analysis is presented which investigates the noise-limiting properties of the power-line channel. This work provides a detailed insight to communication system performance in a power-line environment that includes the presence of significant narrowband and impulsive noise. It is concluded that while DSSS significantly outperforms ECPM in terms of bit-error rate for a Gaussian white noise-limited channel, the performance of the two techniques is similar for low SNR communication dominated by narrowband or impulsive noise. While the implementation of DSSS is more complex, ECPM is found to be less robust to low-frequency interference

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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