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Enregistrement W2096234306 · doi:10.1109/icc.2007.710

Generalized CRLB for DA and NDA Synchronization of UWB Signals with Clock Offset

2007· article· en· W2096234306 sur OpenAlexaff
S. Khalesehosseini, John Nielsen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltra-Wideband Communications Technology
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCramér–Rao boundFrequency offsetTransmitterUpper and lower boundsMultipath propagationUTC offsetAlgorithmOffset (computer science)Computer scienceSynchronization (alternating current)Electronic engineeringMathematicsEstimation theoryTelecommunicationsOrthogonal frequency-division multiplexingEngineeringGlobal Positioning System

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper the Cramer-Rao lower bound (CRLB) of an ultra-wideband (UWB) pulse amplitude modulated (PAM) signal with time hopping (TH) code is derived for the practical case where there is an initial unknown relative clock offset between the transmitter and receiver. However, it is assumed that there is a priori information about the probability density function of clock offset. CRLB expressions are developed for both the data- aided (DA) case with an assumed deterministic pilot for synchronization and for the non data-aided (NDA) case based on blind synchronization. It is shown that the influence of the unknown clock offset on the synchronization performance becomes negligible as the number of multipath components increases emphasizing an advantage in UWB links where the multipath is typically rich. Another observation made is that as the SNR decreases, the difference in the CRLB for the NDA and DA cases increases emphasizing the significance of a pilot. Having a priori information helps to achieve a lower CRLB for the timing or clock offset estimation. This improvement is significant in the case of NDA. Finally at very low SNR CRLB of the clock offset converges to the variance of clock offset based on only a priori information.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,224

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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