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Enregistrement W2140223335 · doi:10.1109/vetecf.2008.443

Doppler Spread Suppression Technique for an L-Band Digital Radio Broadcast System

2008· article· en· W2140223335 sur OpenAlexaffabout
A. Mouaki Benani, A.G. Carr, Martin Quenneville

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital audio broadcastingComputer scienceOrthogonal frequency-division multiplexingDigital radioDoppler effectAntenna (radio)Digital broadcastingChannel (broadcasting)Telecommunications linkSIGNAL (programming language)Electronic engineeringTelecommunicationsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The orthogonal frequency division multiplex (OFDM), which is at the heart of many digital broadcasting and wireless standards, is very sensitive to Doppler spread induced by time variations of the mobile channel. This undesirable effect can be particularly detrimental to system performance when such a system is used for vehicular reception at high frequency bands since the maximum Doppler frequency fdmaxis proportional to the radio frequency of the received signal and vehicle speed. In this paper we propose to study the performance of a dual-antenna Doppler spread mitigation technique applied to a mobile digital radio broadcast system (Canadian DAB system in mode IV). This technique uses a linear antenna array, parallel to the direction of motion of the vehicle, and estimates the received signal at a virtual point by using space domain minimum mean square error (MMSE) type interpolation. Laboratory test results show that this scheme can effectively reduce bit error degradations caused by the spread of the Doppler spectrum at high vehicle speeds. Field tests have been performed and analysis of the collected data is underway to validate the proposed technique for an L-band DAB system.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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