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Enregistrement W2113163244 · doi:10.1109/twc.2007.05279

Optimized Distributed Space-Time Filtering

2007· article· en· W2113163244 sur OpenAlexaff
Simon Yiu, Robert Schober

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceFadingNode (physics)Code division multiple accessSpace–time codeSynchronization (alternating current)Antenna diversityDiversity gainTransmission (telecommunications)Channel (broadcasting)Space-division multiple accessAlgorithmEqualization (audio)ImperfectWirelessComputer networkBase stationTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distributed space-time filtering (DSTF) facilitates node cooperation and achieves a diversity gain while not requiring node coordination, i.e., cooperating nodes do not have to be aware of their partners. This makes DSTF attractive for application in future sensor, ad hoc, and wireless networks. In this paper, we derive a novel cost function and related practical algorithms for optimization of the signature filter vectors (SFVs) used in DSTF. We extend DSTF to frequency-selective fading channels and compare its performance with that of delay diversity transmission with co-located antennas. For the special case of frequency-nonselective channels we show that SFV optimization is closely related to the signature sequence design for code-division multiple access (CDMA) systems and the design of Grassmannian frames. Numerical and simulation results show that the novel SFV designs perform significantly better than previously proposed designs even if non-ideal effects such as suboptimum equalization, imperfect channel estimation, and imperfect timing synchronization are taken into account

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,248 · 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.

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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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