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Enregistrement W2127335943 · doi:10.1109/vetec.1998.686039

Efficient evaluation of adaptive digital beamforming for multi-service provision in a cellular CDMA system

2002· article· en· W2127335943 sur OpenAlexaff
A.M. Earnshaw, Steven D. Blostein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingComputer scienceCode division multiple accessWidebandBase stationNarrowbandComputer networkBandwidth (computing)ThroughputElectronic engineeringWirelessData as a serviceTelecommunicationsService (business)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In future wireless communication scenarios, there will be a greater need for multimedia access, with the transfer of data being of at least equal importance to voice communications. Cell capacity in a CDMA communication system can be increased through the use of base station antenna arrays and digital beamforming. We explore cell capacity values for combined services (voice and data) over the reverse link of a CDMA system and investigate the improvements that can be obtained from beamforming. Our simulated and predicted results for bandwidths of 1.2288 MHz (narrowband IS-95) and 4.9152 MHz (wideband CDMA) show good agreement with each other. The wider bandwidth appears to be more appropriate for multi-service provision due to an observed constant data throughput as the number of data mobiles is varied. An increase of approximately 50% in average throughput was observed for 2 elements and 135% for 3 elements, as compared to the single element case for 4.9152 MHz.

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 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 enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,170 · 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.

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

Citations5
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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