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Enregistrement W2139179445 · doi:10.1109/twc.2007.04101

A new approach to diversity and multiplexing gains for wideband MIMO channels

2007· article· en· W2139179445 sur OpenAlexaff
Xiaofeng Wang, Salim Abdelkareem Alkhawaldeh, Yousef R. Shayan

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Wireless Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMOOrthogonal frequency-division multiplexingMultiplexingComputer scienceMIMO-OFDMSpatial multiplexingFadingWidebandElectronic engineeringBandwidth (computing)Channel (broadcasting)Channel capacityTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a new approach to improving reliability and bandwidth efficiency in communications over frequency-selective channels using multiple antennas is proposed. In the heart of the new approach is a novel space-time orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) scheme. The proposed space-time OFDM modulator translates a multiple-input multiple-output (MIMO) channel into a single-input multiple-output (SIMO) channel without the loss of system freedom (the available diversity gain). This translation simplifies code design as compared to that in the conventional MIMO OFDM approach. Instead of more complicated space-time codes, codes that are designed for single-input fading channels can be used with the proposed space-time modulation. For bandwidth-efficient applications, a channel multiplexing scheme is developed to work with the space-time modulator. Unlike the conventional spatial multiplexing schemes, an arbitrary number of data streams can be created and each layer occupies all the transmit antennas all the time. As a result, all the available degrees of freedom are preserved for each layer and a full range of optimal tradeoffs between data rate and reliability is possible. Several examples are given to demonstrate the advantages of the proposed approach over the conventional MIMO OFDM approach

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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