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Enregistrement W2603904802 · doi:10.1109/lcomm.2017.2688451

Exploiting the Fast Spectral Roll-Off of CPM Sidelobes to Improve Bandwidth Efficiency in Satellite Communications

2017· article· en· W2603904802 sur OpenAlexaff
Ulaş Güntürkün

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUltra Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesASELSAN
Mots-clésComputer scienceContinuous phase modulationSpectral efficiencyDemodulationDetectorBandwidth (computing)MultiplexingElectronic engineeringBit error rateMinimum mean square errorAdjacent-channel interferenceCommunications satelliteSingle antenna interference cancellationInterference (communication)Decoding methodsChannel (broadcasting)AlgorithmTelecommunicationsSatellitePhysicsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simple and efficient carrier-overlapping and interference-reduction techniques are addressed for frequency-division multiplexing-continuous phase modulation (FDM-CPM) schemes. CPM carriers are densely multiplexed (packed) in the frequency-domain, without leaving any guard bands, thus allowing frequency content in adjacent bands to overlap, so as to enhance the bandwidth efficiency. The intentional adjacent channel interference, introduced by carrier-overlapping during transmission, is combated at the receiver front-end using simple interference-reduction filters that are designed to exploit the fast roll-off of CPM spectral sidelobes. The receiver back-end is governed by a serially concatenated CPM iterative demodulation/decoding detector. Numerically optimal carrier-packing ratios are determined with respect to information-theoretic bounds. The presented method does not require cooperation among users, and is extended to QAM and PSK schemes as well. Bit error rate analyses show that the proposed non-cooperative receiver design facilitates bandwidth and energy-efficient communication for both the nonlinear and linear satellite channels, without resorting to multiuser detectors, and becomes an attractive solution when cooperation may not be feasible among users that are geographically spread-out.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
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 enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0080,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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