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Enregistrement W2117020975 · doi:10.1186/1687-1499-2011-77

Polarization division multiple access with polarization modulation for LOS wireless communications

2011· article· en· W2117020975 sur OpenAlexafffund
Bin Cao, Qinyu Zhang, Lin Jin

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaUniversity of Waterloo
Mots-clésComputer scienceDemodulationWirelessElectronic engineeringPolarization (electrochemistry)Code division multiple accessTelecommunicationsComputer networkChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we discuss a potential multiple access and modulation scheme based on polarized states (PS) of electromagnetic (EM) waves for line-of-sight (LOS) communications. The proposed scheme is theoretic different from the existing polar modulation for EDGE and WCDMA systems. We propose the detailed bit representation (modulation) and multiple access scheme using PS. Because of the inflexibility of polarization information in the time and frequency domains, as well as independence of frequency and space, the polarization information can be used independently for wireless communications, i.e., another independent resource domain that can be utilized. Due to the independence between the PS and the specific features of signals (such as waveform, bandwidth and data rate), the discussed polarization division multiple access (PDMA) and polarization modulation (PM) are expected to improve the spectrum utilization effectively. It is proved that the polarization filtering technique can be adopted in the PDMA-PM wireless communications to separate the multiuser signals and demodulate the bit information representing by PS for desired user. Some theoretical analysis is done to demonstrate the feasibility of the proposed scheme, and the simulation results are made to evaluate the performance of the suggested system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations32
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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