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Enregistrement W2131941152 · doi:10.1109/vetec.1998.686409

A combined power/rate control scheme for data transmission over a DS/CDMA system

2002· article· en· W2131941152 sur OpenAlexaff
B. Hashem, E. Sousa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRayleigh fadingDemodulationComputer scienceMultipath propagationTransmission (telecommunications)FadingPower controlBase stationInterference (communication)Transmitter power outputData transmissionElectronic engineeringPower (physics)Real-time computingTelecommunicationsComputer networkChannel (broadcasting)EngineeringPhysicsTransmitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power control is essential for spread spectrum cellular systems. Perfect power control can result in high intercell interference due to tracking of deep fades. Limiting the user transmitted power will not solve this problem because this will suppress both the interference and the signal itself. We investigate the performance of data users that can tolerate some delay in their transmission. We limit the increase in power to compensate for multipath fading by P/sub l/(dB) and get the extra gain required by reducing the transmission rate. We show that this can result in about a 231% increase in the total transmission rate when the multipath fading consists of a single Rayleigh path. A major issue in this scheme will be tracking the transmission rate by the base station to use it in the demodulation process which is a difficult task when the gain commands can be in error. In this case we propose using only four different transmission rates (R/sub m/, R/sub m//2, R/sub m//4, R/sub m//8) and the base station will demodulate the received signal four times for the four different rates and then pick one data sequence based on metrics like the CRC pass/fail. We show that in such a case, the increase in the total transmission rate can reach 187%.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations21
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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