Notice bibliographique
Résumé
Introduction Wireless channels suffer from time-varying impairments such as multipath fading, interference, and noise. Diversity, such as time, frequency, space, polarization, or angle diversity, is typically used to mitigate these impairments. Diversity gain is achieved by receiving independent-fading replicas of the signal. The multiple antenna system employs multiple antennas at either the transmitter or the receiver, and it can be either multiple-input single-output (MISO) for beamforming or transmit diversity at the transmitter, single-input multiple-output (SIMO) for diversity combining at the receiver, or MIMO, depending on the numbers of transmit and receive antennas. The MISO, SIMO, and MIMO channel models can be generated by using the angle-delay scattering function. Multiple antenna systems are generally grouped as smart antenna systems and MIMO systems. A smart antenna system is a subsystem that contains multiple antennas; based on the spatial diversity and signal processing, it significantly increases the performance of wireless communication systems. Direction-finding and beamforming are the two most fundamental topics of smart antennas. Direction-finding is used to estimate the number of emitting sources and their DoAs, while beamforming is used to estimate the signal-of-interest (SOI) in the presence of interference. A MIMO system consists of multiple antennas at both the transmitter and the receiver. They are typically used for transmit diversity and spatial multiplexing. Spatial multiplexing can maximize the system capacity by transmitting at each transmit antenna a different bitstream.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,022 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».