MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2143898854 · doi:10.1002/wcm.1084

Performance of DS‐UWB in MB‐OFDM and multi‐user interference over Nakagami‐<i>m</i>fading channels

2011· article· en· W2143898854 sur OpenAlexaff
Abolfazl Mehbodniya, Sonia Aı̈ssa

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltra-Wideband Communications Technology
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNakagami distributionFadingComputer scienceOrthogonal frequency-division multiplexingBit error rateInterference (communication)Ultra-widebandElectronic engineeringChannel (broadcasting)TelecommunicationsAlgorithmEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The mutual interference between the two ultra wideband (UWB) technologies, which use the same frequency spectrum, will be a matter of concern in the near future. In this context, we present a performance analysis of direct‐sequence (DS) UWB communication in the presence of multiband orthogonal frequency division multiplexing (MB‐OFDM) UWB interfering transmissions. The channel fading is modeled according to Nakagami‐m distribution, and multi‐user interference is taken into account. The DS‐UWB system performance is evaluated in terms of bit error rate (BER). Specifically, using the characteristic function approach, an analytical expression for the average BER is derived conditioned on the channel impulse response. Numerical and simulation results are provided and compared for different coexistence scenarios. Copyright © 2011 John Wiley &amp; Sons, Ltd.

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 enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,689

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWireless Communications and Mobile ComputingMême sujetUltra-Wideband Communications TechnologyTravaux en français237 207