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Enregistrement W2087703401 · doi:10.1109/icc.2013.6655243

An evaluation of frequency domain PLC interference cancellation for DSL systems

2013· article· en· W2087703401 sur OpenAlexaff
Khaled Ali, Stephen W. Lai, Geoffrey G. Messier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital subscriber lineInterference (communication)Computer scienceElectronic engineeringFrequency domainSingle antenna interference cancellationFilter (signal processing)Power-line communicationNoise (video)TelecommunicationsPower (physics)EngineeringPhysicsChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in power line communications (PLC) have made it popular for in-home networking. This makes PLC an increasingly relevant source of interference for digital subscriber line (DSL) networks within the home environment. This paper presents measured PLC-to-DSL coupling channels for a worst case DSL deployment scenario. We then propose an interference cancelling scheme based on a frequency domain interference canceller (FDIC) that utilizes the common mode (CM) PLC interference to estimate and remove the differential mode (DM) PLC interference. The mean square error (MSE) of the proposed FDIC is derived and compared to the minimum MSE achieved by an optimum Wiener filter. Improvement in the signal to interference plus noise ratio (SINR) achieved by using the FDIC is also presented. Both mathematical analysis and simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed FCID in reducing the DM PLC interference on the DM DSL signal.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,186

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,250 · 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.

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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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