MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2098807347 · doi:10.1109/vtcf.2006.336

Further Results on the Performance of Minimum Variance Channel Estimation Algorithms for MC-CDMA Systems

2006· article· en· W2098807347 sur OpenAlexaff
Shahrokh Nayeb Nazar, Ioannis Psaromiligkos

Notice bibliographique

RevueIEEE Vehicular Technology Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstimatorCode division multiple accessVariance (accounting)Channel (broadcasting)AlgorithmMinimum-variance unbiased estimatorComputer scienceCramér–Rao boundUpper and lower boundsCode (set theory)Minimum mean square errorMean squared errorNoise (video)Delta methodStatisticsMathematicsEstimation theoryTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive performance analysis of the minimum variance (MV) channel estimator for multicarrier code-division multiple access (MC-CDMA) systems is presented. In particular, we provide closed form expressions for the asymptotic bias and the mean-square-error (MSE) of the estimates as well as the corresponding Cramer-Rao bound (CRB). The derived formula for the bias due to the additive noise characterizes accurately the behavior of the actual MV estimator in the case of heavy system loading or small processing gain. In addition, in the derivation of the CRB, we suggest a novel approach which assumes the knowledge of only the spreading code of the desired user. This approach results in a tighter bound than the CRB derived based on the knowledge of all users' signatures.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Vehicular Technology ConferenceMême sujetWireless Communication Networks ResearchTravaux en français237 207