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Enregistrement W2345092910 · doi:10.1109/tvt.2016.2522644

On the Identification of SM and Alamouti-Coded SC-FDMA Signals: A Statistical-Based Approach

2016· article· en· W2345092910 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 Transactions on Vehicular Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Signal Modulation Classification
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceFalse alarmAlgorithmBlock (permutation group theory)SIGNAL (programming language)Channel (broadcasting)Signal-to-noise ratio (imaging)Electronic engineeringInterference (communication)Block codeIdentification (biology)Modulation (music)Constant false alarm rateNoise (video)TelecommunicationsEngineeringMathematicsArtificial intelligenceDecoding methods

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Signal identification represents the task of a receiver to identify the signal type and its parameters, with applications to both military and commercial communications. In this paper, we investigate the identification of spatial multiplexing and Alamouti space-time block codes with single-carrier frequency-division multiple-access signals, when the receiver is equipped with a single antenna. We develop a discriminating feature based on a fourth-order statistic of the received signal as well as a constant false-alarm rate decision criterion that relies on the statistical properties of the feature estimate. Furthermore, we present the theoretical performance analysis of the proposed identification algorithm. The algorithm does not require channel or noise power estimation, modulation classification, and block synchronization. Simulation results show the validity of the proposed algorithm as well as a very good agreement with the theoretical analysis.

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 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 enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,217 · 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