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Enregistrement W2161214522 · doi:10.1109/vetecf.2002.1040369

Novel method for communications using orthogonal division duplexing of signals (ODD)

2003· article· en· W2161214522 sur OpenAlexaff
D. A. Steer, Koon Hoo Teo, B. Kirkland

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTransmission (telecommunications)TransceiverChannel (broadcasting)Orthogonal frequency-division multiplexingSpectral efficiencyMobile telephonyTelecommunicationsCommunications systemMobile radioElectronic engineeringComputer networkWirelessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As mobile radio systems expand their role in global communications, there is a need for both increased efficiency and an ability to operate in a variety of arbitrary unpaired spectrum assignments. While traditional mobile systems are mostly operated with separated transmit and receive spectrum assignments, these assignments are becoming more difficult to find for new systems among the crowded radio spectrum. Developing a radio system that is suitable for an unpaired spectrum assignment and that can also provide rapid availability of channel information for adaptive transmissions is thus a significant goal. The paper introduces a novel concept, which we refer to as orthogonal division duplexing (ODD), to address these issues. The ODD technique interleaves multiple orthogonal carriers in the same band for transmission and reception. These orthogonal carriers are produced using techniques similar to those used for OFDM. Using the same channel for both transmission and reception enables the channel conditions to be rapidly and accurately estimated by each transceiver, eliminating the delays or errors associated with traditional channel reporting techniques. The ODD transmission system is particularly well suited to multimedia high-speed mobile communications and may be designed to be adaptable to asymmetric traffic flows.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,241 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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