MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131291182 · doi:10.1109/ccece.2003.1226224

Symbol error rate evaluation of satellite mobile communication channels

2004· article· en· W2131291182 sur OpenAlexafffund
Jinhong Yuan, Mohamed Ibnkahla

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFadingComputer scienceRayleigh fadingNonlinear systemAmplifierCommunications satelliteElectronic engineeringChannel (broadcasting)Bit error rateTelecommunicationsAlgorithmSatelliteEngineeringBandwidth (computing)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Next generation communication will provide ubiquitous seamless services to mobile users. Satellites will play an important role in such global access. In satellite mobile communications, TWT (traveling wave tube) amplifiers are used to increase power efficiency. Unfortunately, power-efficient amplifiers cause nonlinear distortions to the transmitted signal. These distortions make the received symbols no longer on the original regular lattice but on a warped one. This paper studies the theoretical error probability of nonlinear fading channels (Rayleigh, Rice, and Loo fading models). By using Craig's method, we derive new expressions for the exact error probability of nonlinear fading channels. Monte Carlo simulations show good agreement with our theoretical analysis. Thanks to such analysis, this is the first time we can compare the performance of fading channel with and without nonlinearity theoretically; and see the degradation due to nonlinear amplifier in satellite systems. We also show the performance improvement by maximum ratio combining (MRC) diversity for nonlinear fading channel. What's more, we can compare different constellations performance in nonlinear fading channel by using this theoretical method, and choose the best one for satellite communication.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSatellite Communication SystemsTravaux en français237 207