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Enregistrement W2134537422 · doi:10.1109/icc.2008.680

Performance Evaluation of BICM-OFDM Systems Impaired by UWB Interference

2008· article· en· W2134537422 sur OpenAlexaff
Amir Nasri, Robert Schober, Lutz Lampe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltra-Wideband Communications Technology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingUltra-widebandComputer scienceBit error rateElectronic engineeringInterference (communication)WiMAXWirelessComputer networkChannel (broadcasting)TelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a theoretical framework for the analysis of the impact of ultra-wideband (UWB) interference on systems that use the popular combination of bit- interleaved coded modulation (BICM) and orthogonal frequency- division multiplexing (OFDM). For the UWB interference we consider multi-band OFDM (MB-OFDM), direct-sequence UWB (DS-UWB), and impulse-radio UWB (IR-UWB) formats following recent IEEE/ECMA standards and standard proposals. Our analysis is applicable to generic BICM-OFDM victim systems including IEEE 802.11 wireless local area networks (WLANs), IEEE 802.16 wireless access systems (WiMAX), and 4th generation mobile communication systems. Besides the exact analysis we also calculate the bit-error rate for the case when the UWB interference is modeled as additional Gaussian noise. Our results show that in general the BER of the BICM-OFDM system strongly depends on the type of the UWB interference and the sub-carrier spacing. While the Gaussian approximation is very accurate for DS-UWB, it may severely over- or underestimate the true BER for MB-OFDM and IR-UWB interference.

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)0,000
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 enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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