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Enregistrement W2093444982 · doi:10.1049/iet-com.2012.0234

Bit‐error‐rate performance improvement of mobile dual‐hop relaying systems using directional antennas

2013· article· en· W2093444982 sur OpenAlexafffund
Hassan A. Ahmed, Ahmed Iyanda Sulyman, Hossam S. Hassanein

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCooperative Communication and Network Coding
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Plan for Science, Technology and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKing Saud University
Mots-clésBeamwidthBit error rateComputer scienceOrthogonal frequency-division multiplexingRelayElectronic engineeringDoppler effectAntenna (radio)TelecommunicationsPhysicsEngineeringDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bit‐error‐rate (BER) performance of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems in mobile multi‐hop relaying (MMR) system is severely degraded by the effect of Doppler shift and the severity of this degradation increases with the number of hops traversed by the OFDM signal. In this study, the authors propose a method to mitigate the effect of Doppler shift in MMR system (such as the IEEE 802.16j system) using directional antennas. It is shown that the effect of the resulting inter‐carrier interference (ICI) because of the phase noise generated by the Doppler shift over multi‐hop relaying channels, can be reduced by employing directional antennas at both the mobile and relay stations. Consequently, the BER performance of MMR system is significantly enhanced. Analysis and simulation results show that the BER enhancements using the proposed approach are strongly related to the orientation and beamwidth of the directional antenna employed. As the antenna beamwidth is reduced, the BER enhancement increases for both the perpendicular and parallel antenna orientations, and comparing these two orientations, the parallel orientation case provides slightly better BER enhancements.

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)0,001
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 enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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