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Enregistrement W2171693485 · doi:10.1109/rws.2008.4463417

Interference mitigation for coded MB-OFDM UWB

2008· article· en· W2171693485 sur OpenAlexaff
Chris Snow, Lutz Lampe, Robert Schober

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltra-Wideband Communications Technology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingWiMAXComputer scienceInterference (communication)Electronic engineeringWirelessBit error rateComputer networkDecoding methodsTelecommunicationsEngineeringChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the ECMA-368 Multiband Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MB-OFDM) standard for high rate Ultra Wideband (UWB) wireless communication in the 3.1- 10.6 GHz band. The performance of MB-OFDM is impacted by interference from IEEE 802.16 WiMAX systems operating in the licensed 3.5 GHz band. Motivated by recent work showing the approximately Gaussian nature of the WiMAX interference to MB-OFDM, we propose a simple two-stage interference mitigation technique for coded MB-OFDM transmissions according to the ECMA-368 standard, consisting of interference spectrum estimation during silent periods followed by appropriate bit metric weighting during Viterbi decoding. We compare parametric and non-parametric spectrum estimation techniques for coded MB-OFDM transmissions and WiMAX interference for various scenarios of interest. The proposed two-stage interference mitigation technique is shown to be highly effective at mitigating the impact of WiMAX interference.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,233

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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