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Enregistrement W2117615185 · doi:10.1109/glocom.2003.1258433

Coded performance of spread space-spectrum multiple access for the MIMO forward link transmission

2004· article· en· W2117615185 sur OpenAlexaff
B.K. Ng, E.S. Sousa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMOComputer scienceInterleavingSpatial multiplexingMIMO-OFDMSingle antenna interference cancellationMultiplexingTransmission (telecommunications)Bandwidth (computing)Multi-user MIMOMultiuser detectionSpectral efficiencyAntenna diversityElectronic engineeringAlgorithmComputer networkCode division multiple accessDecoding methodsTelecommunicationsWirelessChannel (broadcasting)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the coded performance of a previously proposed space-time multiuser multiplexing scheme called the spread space-spectrum multiple access (SSSMA) (Ng, BK et al.) is investigated for the forward link MIMO system. The key feature of SSSMA is that the number of user-channels is increased by exploiting additional degrees of freedom offered by multiple antennas. The large MIMO data pipe is divided and allocated to multiple coded user-channels over the entire transmission time interval and bandwidth. Thus, unlike the orthogonal multiple access scheme, the spatial multiple access interference (MAI) exists in SSSMA and is mitigated through the use of the space-time diagonal (STD) spreading sequences. When coding is introduced, each user may employ a user-specific optimal inter-leaver. It is theoretically shown that for two transmit antennas and optimal interleaving, the full diversity criterion is satisfied for all multiuser codeword pairs, thereby suggesting that spreading is an effective means to achieve spatial diversity at high bandwidth-efficiency. With suboptimal detector such as interference-cancelling receiver based on turbo processing, it is shown that the SSSMA offers near-capacity performance that is superior to many well-known MIMO transmission schemes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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