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Enregistrement W2122369397 · doi:10.1109/twc.2007.348316

Switching Rate and Dwell Time in M-of-N Selection Diversity

2007· article· en· W2122369397 sur OpenAlexaff
J.K. Cavers, P. Ho

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésDwell timeSelection (genetic algorithm)FadingDiversity combiningDiversity gainComputer scienceAlgorithmChannel (broadcasting)ReciprocalMathematicsDetectorDiversity schemeDoppler effectStatisticsChannel state informationTelecommunicationsPhysicsArtificial intelligenceWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many investigations of hybrid selection (HS) diversity assume maximal ratio combining (MRC) of the selected branches. However, a coherent detector needs to dwell on the received signal for some time before it can produce accurate channel estimates for fading compensation, a requirement that appears inconsistent with the branch switching that occurs in a selection diversity receiver. Motivated by this observation, we derive in this letter analytical results on the switching rate and average dwell time of a selection diversity receiver where M out of a total of N independent branches are selected for combining. We show that the switching rate can be many times the Doppler frequency, while the average dwell time can be a small fraction of the reciprocal Doppler frequency. The brevity of the dwell times suggests difficulty in obtaining channel state information, which in turn calls into question performance analyses of idealized HS/MRC structures. Our results also suggest that HS/MRC should be frame-based, rather than continuously acting in time

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations26
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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