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Enregistrement W2094706049 · doi:10.1109/vetecs.2012.6240069

Iterative Blind OFDM Parameter Estimation and Synchronization for Cognitive Radio Systems

2012· article· en· W2094706049 sur OpenAlexaff
Jason Gejie Liu, Xianbin Wang, Jean‐Yves Chouinard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversité LavalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingCyclic prefixCarrier frequency offsetComputer scienceCognitive radioEstimatorSynchronization (alternating current)Frequency offsetOversamplingUTC offsetAlgorithmElectronic engineeringEstimation theoryControl theory (sociology)TelecommunicationsMathematicsWirelessChannel (broadcasting)EngineeringStatisticsArtificial intelligenceBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An iterative design method for Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) system parameter estimation and synchronization under a blind scenario for cognitive radio systems is proposed in this paper. A novel envelope spectrumbased arbitrary oversampling ratio estimator is presented first, based on which the algorithms are then developed to provide the identification of other OFDM parameters (number of subcarriers, cyclic prefix (CP) length). Carrier frequency offset (CFO) and timing offset are estimated for the purpose of synchronization with the help of the identified parameters. An iterative scheme is employed to increase the estimation accuracy. To validate the proposed design, the performance is evaluated under an experimental propagation environment and the results show that the proposed design is capable of adapting blind parameter estimation and synchronization for cognitive radio with improved performances.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,339

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 savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,264 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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