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Enregistrement W2097907657 · doi:10.1155/asp.2005.649

A MUSIC-Based Algorithm for Blind User Identification in Multiuser DS-CDMA

2005· article· en· W2097907657 sur OpenAlexaff
Afshin Haghighat, M. Reza Soleymani

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Advances in Signal Processing · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlind Source Separation Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCode division multiple accessSubspace topologyComputer scienceLinear subspaceSIGNAL (programming language)AmbiguityAlgorithmMultiuser detectionSignal subspaceIdentification (biology)Interference (communication)Code (set theory)Scheme (mathematics)Transformation (genetics)Process (computing)Speech recognitionTheoretical computer scienceMathematicsArtificial intelligenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A blind scheme based on multiple-signal classification (MUSIC) algorithm for user identification in a synchronous multiuser code-division multiple-access (CDMA) system is suggested. The scheme is blind in the sense that it does not require prior knowledge of the spreading codes. Spreading codes and users' power are acquired by the scheme. Eigenvalue decomposition (EVD) is performed on the received signal, and then all the valid possible signature sequences are projected onto the subspaces. However, as a result of this process, some false solutions are also produced and the ambiguity seems unresolvable. Our approach is to apply a transformation derived from the results of the subspace decomposition on the received signal and then to inspect their statistics. It is shown that the second-order statistics of the transformed signal provides a reliable means for removing the false solutions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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