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Enregistrement W2117694050 · doi:10.1109/twc.2007.05511

A MAP Estimator for the m Parameter in Nakagami Fading Ultra-Wide Bandwidth Indoor Channels

2007· article· en· W2117694050 sur OpenAlexaff
Norman C. Beaulieu, Yunfei Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltra-Wideband Communications Technology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNakagami distributionEstimatorFadingEstimation theoryMaximum a posteriori estimationStatisticsBandwidth (computing)MathematicsMinimax estimatorComputer scienceAlgorithmMinimum-variance unbiased estimatorMaximum likelihoodTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A maximum a posteriori (MAP) estimator for the Nakagami m parameter in an ultra-wide bandwidth (UWB) indoor channel is proposed. Previous work exclusively studies maximum likelihood (ML) estimation and moment method (MM) estimation of the Nakagami m parameter. This letter derives the MAP estimator for the Nakagami m parameter by using the a priori probabilities of the Nakagami fading parameters in an indoor UWB channel. The performance of the MAP estimator is examined and compared with those of the ML estimator and the MM estimator. Numerical results demonstrate that the new MAP estimator is superior to the ML estimator and the MM estimator in an indoor UWB channel, especially when the sample size in the estimation is small

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,242 · 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
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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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