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Enregistrement W2158053656 · doi:10.1109/aps.2004.1330145

Coherence signal impact on the performance of a spatio-temporal GSC receiver for CDMA applications

2004· article· en· W2158053656 sur OpenAlexaff
Khalida Ghanem, Tayeb A. Denidni

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingRobustness (evolution)Adaptive beamformerComputer scienceCoherence (philosophical gambling strategy)Single antenna interference cancellationElectronic engineeringCoherence timeA priori and a posterioriWirelessCode division multiple accessSignal processingSIGNAL (programming language)Channel (broadcasting)TelecommunicationsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of adaptive beamforming is the reception of the desired signal in a specified direction and the cancellation of the interference signals without a priori knowledge of the interference environments. An efficient algorithm called generalized sidelobe canceller (GSC) was proposed (Rude, M.J. and Griffiths, L.J., Proc. IEEE ICASSP, p.968-71, 1989). However, one major problem is the desired signal cancellation that is caused by coherence between the desired signal and one or more interfering signals. We proposed a new spatio-temporal scheme based on GSC (Ghanem, K., Proc. IEEE Radio & Wireless Conf. p.119-22, 2003). The new receiver only prevents the desired signal cancellation but also provides robustness against channel variations. This paper presents the performance of the new efficient technique, combining spatial and temporal diversities, in coherent and non-coherent environments. Beamforming efficiency and convergence rates are investigated and presented. It is shown that the scheme performs well at higher interference levels, and, at the same time, the beamforming efficiency of the proposed technique presents a high robustness against signal coherence.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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