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Enregistrement W2332997872 · doi:10.9766/kimst.2013.16.6.819

The Design and Performance Analysis of Synchronization on Frequency Hopping Network Communication System

2013· article· en· W2332997872 sur OpenAlexfundno aff
Sojin Lim, Suk-Neung Bae, Sung-Woo Han

Notice bibliographique

RevueJournal of the Korea Institute of Military Science and Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Communication Networks Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFederation for the Humanities and Social Sciences
Mots-clésFrequency-hopping spread spectrumsyncSynchronization (alternating current)Additive white Gaussian noiseElectronic engineeringBandwidth (computing)Computer scienceCommunications systemNetwork packetComputer networkTelecommunicationsEngineeringChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared to legacy frequency hopping communications, future radio communications are required the secure and high data rate, ad-hoc network communication. In this paper, we have designed the network communication structure on the frequency hopping mode, and analyzed the performance of synchronization on the frequency hopping network radio systems. The design results are shown the initial sync. phase of approximately 9 hops and the traffic packet phase of approximately 30 hops. Also, we have simulated the performance on the communication conditions which are carrier bandwidth of 50kHz, user data rate of 64kbps and OQPSK modulation scheme in AWGN. In the simulation, we analyzed the correlation and the performance of synchronization success. The result of simulation show 99% probability for synchronization success at <TEX>$E_b/N_o$</TEX> -4dB.

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)0,003
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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