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Enregistrement W2120857402 · doi:10.1155/asp.2005.1736

Design Verification and Performance Evaluation of an Enhanced Wideband CDMA Receiver Using Channel Measurements

2005· article· en· W2120857402 sur OpenAlexafffund
Karim Cheikhrouhou, Sofiène Affes, Ahmed Elderini, Besma Smida, P. Mermelstein, Belhassen Sultana, V. Sampath

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Advances in Signal Processing · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMultipath propagationWidebandChannel (broadcasting)Computer scienceDelay spreadElectronic engineeringPower delay profileCode division multiple accessDoppler effectPower (physics)TelecommunicationsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatio-temporal array receiver (STAR) decomposes generic wideband CDMA channel responses across various parameter dimensions (e.g., time delays, multipath components, etc.) and extracts the associated time-varying parameters (i.e., analysis) before reconstructing the channel (i.e., synthesis) with increased accuracy. This work verifies the channel analysis/synthesis design of STAR by illustrating its capability to extract accurately the channel parameters (time delays and drifts, carrier frequency offsets, Doppler spread, etc.) from measured data and to adapt online to their observed time evolution in real-world propagation conditions. We also verify the performance of STAR by comparing the results achieved with generic and measured channels for an average multipath power profile of [ ] dB and a vehicular speed below 30 km/h. The results suggest that losses due to operations with real channels are only 1 dB in SNR and – % in capacity with DBPSK and single transmit and receive antennas. The corresponding SNR threshold for operation with real channels is about 5 dB.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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