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Enregistrement W2112624458 · doi:10.1109/icc.1998.682876

A successive interference cancellation scheme for an ODFM system

2002· article· en· W2112624458 sur OpenAlexaff
Edward Ki Yun Leung, P. Ho

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingSingle antenna interference cancellationInterference (communication)Channel (broadcasting)Computer scienceAdjacent-channel interferenceMultipath propagationRayleigh fadingMultipath interferenceElectronic engineeringCo-channel interferenceFadingEstimatorFrame (networking)TelecommunicationsAlgorithmEngineeringMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system with successive interference cancellation to reduce interchannel interference. The system operates in a Rayleigh frequency selective channel and pilot symbols are inserted in each OFDM frame for the purpose of channel estimation. Interchannel interference (ICI) is caused by the time variations in the channel gain within one OFDM frame. The ICI leads to an error floor, which is a function of the Doppler frequency. It was found that by performing successive interference cancellation at the receiver, we were able to significantly reduce the error floor caused by ICI. Furthermore, we introduce a simple channel estimator based on pilot symbols to estimate the multipath fading channel information required to perform the SIC.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,311

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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