A Markov chain and quadrature amplitude modulation fading based statistical discrete time model for multi-WSSUS multipath channel
Notice bibliographique
Résumé
The computation of the tap gains of the discrete time representation of a slowly time varying multipath channel is investigated. The simplest nondegenerate class of processes which exhibits uncorrelated depressiveness in the time delay and Doppler shifts is known as the "wide sense stationary uncorrelated scattering", (WSSUS) model introduced by Bello (1963). The channel is assumed to be locally WSSUS. Our model presence the quadrature modulation fading simulators (MMFS) form. Assumptions on the multiplicative noise are made to follow Clarke's (1968) model for flat fading. An extension to multipath is provided by utilizing several fading simulators in conjunction with variable gains and time delays. The multipath extended Clarke's model resembles QMFS. However, the multiplicative coefficients are claimed to be Rayleigh distributed (extension to Ricean is easily deduced). The result is a closed form solution for tap gains, this was possible by the use of operator commuting with an error bound of 6f/sub D/T/sup 2/. An extension to large area analysis where WSSUS assumption cannot be in force is made possible through the use of a Markov chain. Finally, further comments and figure results are displayed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».