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Enregistrement W2165196225 · doi:10.1109/wcnc.2003.1200352

Adaptive modulation, adaptive coding, and power control for fixed cellular broadband wireless systems: some new insights

2004· article· en· W2165196225 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLink adaptationWirelessComputer scienceBroadbandCoding (social sciences)Power controlModulation (music)Adaptive controlWireless broadbandElectronic engineeringBroadband networksAdaptive codingPower (physics)TelecommunicationsComputer networkControl (management)Wireless networkDecoding methodsEngineeringFadingMathematicsPhysicsAlgorithmAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that link adaptation techniques, when designed to track the channel variations, yield a higher network throughput. In this work, we investigate the throughput returns due to the employment of various combinations of adaptive modulation, adaptive coding, and adaptive power control in a fixed cellular broadband wireless access system incorporating the effects of shadowing, multipath fading, and multiple access interference. The system considered is a multipoint multichannel distribution system (MMDS) with carrier frequency 2.5 GHz. It is observed that among all the possible combinations, the combination of adaptive modulation and adaptive coding (without power control) is the most efficient type since the further employment of adaptive power control only adds a relatively small improvement in the throughput. The frequency of occurrence of different constellation sizes and code rates with the percentages of the successful and failing links, are reported as well in this study.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · 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

En bref

Citations39
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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