Revised Analyses of Postdetection Switched Combining in Nakagami-<tex>$m$</tex>Fading
Notice bibliographique
Résumé
In two recent papers, the performances of dual-branch postdetection switch-and-stay combining (SSC) for noncoherent orthogonal binary frequency-shift keying (BFSK) and noncoherent orthogonal M-ary frequency-shift keying (MFSK) operating in the presence of slow flat fading modeled by Rayleigh, Nakagami-m, and Rician distributions have been analyzed. In this paper, we show that these previous analyses for the Nakagami-m fading model, which are restricted to integer values of m, are incorrect, and we derive the correct bit-error rate (BER) performances of BFSK and MFSK with dual-branch SSC in Nakagami-m fading for all values of m. Optimum switching thresholds that minimize the BER of BFSK and MFSK with postdetection SSC in Nakagami-m fading are obtained. The performance of postdetection SSC is compared with the performance of predetection SSC, and it is shown that postdetection SSC outperforms predetection SSC for all values of signal-to-noise ratio (SNR). We also show that for a given BER, the performance gain of postdetection SSC over predetection SSC has been overestimated by several decibels in SNR in previous publications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».