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Enregistrement W4206070493 · doi:10.1109/access.2021.3138430

A Robust Receiver Based on Chaos Modulation for the Industrial Internet of Things

2021· article· en· W4206070493 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 Access · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRetransmissionMultipath propagationNetwork packetReal-time computingBit error rateSynchronization (alternating current)Channel (broadcasting)Electronic engineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industrial wireless channels feature rich multipath components and strong noise. Massively deployed nodes in an industrial network are often cheap devices. Under such circumstances, the received packets are prone to errors. The conventional method for guaranteeing data quality relies on the MAC layer approach, such as retransmissions. However, this approach creates a data misalignment problem that degrades the performance of multidevice cooperation. Therefore, we propose a robust quadrature ergodic chaotic parameter modulation (QECPM)-based receiver to avoid retransmission. The proposed method does not require timing synchronization. This method eliminates the possibility of cycle slipping, which has a major effect on performance. The bit error rate (BER) performance of the proposed receiver in the Nakagami-m channel is derived and verified by simulation. Using the proposed receiver, the multipath effect can be mitigated using a single scalar. We use software-defined radios (SDRs) to show that the proposed method is robust against timing synchronization errors in practice. Furthermore, we show that as long as there are retransmissions, misaligned packets are to be expected; however, when using the proposed receiver, the error bits are sparse enough to utilize the non-retransmission mode to maintain stable link rates. Our results show that the proposed receiver is robust to multipath, timing synchronization errors and data misalignment.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,207

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,183 · 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