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Enregistrement W2105893007 · doi:10.1109/vetecf.2002.1040314

Propagation-measurement-based predictions of RAKE receiver performance in W-CDMA systems operating in urban microcells

2003· article· en· W2105893007 sur OpenAlexaff
Nikhil Adnani, R.J.C. Bultitude, Roshdy H. M. Hafez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensCarleton UniversityCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRake receiverMultipath propagationComputer scienceCode division multiple accessRakeTelecommunications linkElectronic engineeringDelay spreadAutocorrelationWidebandInterference (communication)Multipath interferenceSpread spectrumBit error rateSignal-to-interference-plus-noise ratioChannel (broadcasting)Computer networkEngineeringPhysicsMathematicsStatisticsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A service specification of third generation wireless systems using wideband CDMA is to enable the delivery of data rates up to 2 Mbps to a single user on the downlink channel. One implication of such high data rates is the reduction of spreading gain, which results in increased multiple-access interference and also self-interference (SI). The latter is the result of multipath propagation and the imperfect autocorrelation properties of the spreading sequences that must be used for despreading. SI is estimated using a semi-analytical approach when the number of distinct multipath groups, each the vector sum of all multipath signals received within the delay resolution of the receiver, and their strengths are estimated using measured data. This in turn is used to predict bit error rates as a function of signal-to-noise ratio when a RAKE receiver is used in a mobile terminal.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,213 · 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
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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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