Performance of BICM-OFDM systems in UWB interference
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we develop an analytical framework for performance analysis of generic bit-interleaved coded modulation orthogonal frequency-division multiplexing (BICMOFDM) systems impaired by ultra-wideband (UWB) interference. For practical relevance we consider multi-band OFDM (MB-OFDM), direct-sequence UWB (DS-UWB), and impulseradio UWB (IR-UWB) interference formats following recent IEEE/ECMA standards or standard proposals. Besides the exact analysis we calculate the bit error rate (BER) for the case when the UWB interference is modeled as additional Gaussian noise. Our results show that in general the BER of the BICM-OFDM system strongly depends on the UWB format and the OFDM sub-carrier spacing. While the Gaussian approximation is very accurate for DS-UWB, it may severely overor underestimate the true BER for MB-OFDM and IR-UWB interference. Our analysis is applicable to e.g. IEEE 802.11 wireless local area networks (WLANs), IEEE 802.16 wireless access systems (WiMAX), and 4th generation mobile communication systems. Furthermore, since the ECMA MB-OFDM standard is also based on the BICM-OFDM concept, our analysis can also be used to evaluate the impact of other UWB signals on ECMA MB-OFDM UWB systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».