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Enregistrement W2125590942 · doi:10.1109/49.857919

SINR maximizing space-time filtering for asynchronous DS-CDMA

2000· article· en· W2125590942 sur OpenAlexaff
Yuejin Huang, H. Leib

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal on Selected Areas in Communications · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCode division multiple accessMatched filterSpread spectrumCDMA spectral efficiencyFilter (signal processing)Asynchronous communicationProcess gainElectronic engineeringBandwidth (computing)Signal-to-interference-plus-noise ratioAlgorithmTelecommunicationsDetectorEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct sequence code division multiple access (DS-CDMA) is a core technology for wireless access that is proposed for future generation (3G) mobile and personal communication systems. The use of a base-station antenna array is strongly endorsed in these systems, because of its capabilities of filtering out the interference in the space domain. This paper considers space-time one shot single user receivers for DS-CDMA, based on a multiple input single output time invariant linear filter. The optimization of the filter response is performed jointly in the space and time domains yielding maximal signal-to-interference-plus-noise ratio. Using this framework, a space-time noise whitening matched filter (ST-NWMF) for DS-CDMA demodulation is introduced. It is shown that combined spatio-temporal filtering, taking advantage of the fact that the multiple access interference is colored in the space as well as time domains, can reduce the effects of strong interference components and improves the performance. Simpler suboptimal space-time linear receivers, consisting of a single temporal LT filter following the antenna array, are also considered. It is shown that such a filter approaches the ST-NWMF in the limit, when the M chip waveform has a flat spectrum with no excess bandwidth and N the observation interval is infinite. These schemes, optimal as well as suboptimal, for large observation intervals are suitable also for DS-CDMA systems employing long sequence spreading.

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), Science ouverte
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 enseignants0,813
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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0070,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations4
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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