MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2168330593 · doi:10.1109/vtcf.2006.427

An OFDM Rayleigh Fading Channel Simulator

2006· article· en· W2168330593 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

RevueIEEE Vehicular Technology Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrelation function (quantum field theory)Rayleigh fadingComputer scienceFadingAlgorithmOrthogonal frequency-division multiplexingTransformation (genetics)CorrelationComputationCovariance matrixChannel (broadcasting)GaussianCross-correlationAdditive white Gaussian noiseElectronic engineeringSpectral densityMathematicsDecoding methodsStatisticsTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several models have been proposed for the simulation of Rayleigh fading channels. However, existing simulators lack to properly consider the correlation between the subchannels of an OFDM system. We use a recently developed cross-correlation function that describes both temporal and frequency correlation in order to generate channel parameters. This correlation function is decomposable into multiplication of two correlation functions. The first term characterizes only the temporal correlation and the other characterizes the correlation between subchannels. Using this property, the proposed simulator is implemented in cascade of two steps. In the first step, we propose an improved IFFT method for generation of multiple independent temporally correlated complex Gaussian processes following the given temporal correlation. We then transform these processes into a vector random processes by a transformation which is obtained by factorization of the frequency-correlation matrix. Our results reveal that the proposed technique accurately generates the desired statistical properties. This method is efficient in terms of computation complexity and runtime cost.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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