SSK-ICS LoRa: A LoRa-Based Modulation Scheme With Constant Envelope and Enhanced Data Rate
Notice bibliographique
Résumé
Long-range (LoRa) modulation is an orthogonal modulation scheme that uses linearly-modulated up chirps to represent information bits. Its constant envelope and good bit-error-rate performance make it one of the key players in establishing low-power wide-area networks for the Internet of things applications. However, LoRa modulation has low data rates. In this letter, we propose a new constant-envelope modulation scheme, named slope-shift-keying and interleaved-chirp spreading (SSK-ICS) LoRa modulation, that can deliver higher data rates than the conventional LoRa modulation scheme. Succinctly, the proposed SSK-ICS-LoRa modulation uses up chirps, down chirps, interleaved up chirps and interleaved down chirps to expand the signal set and hence can carry more bits per transmission symbol. For the same spreading factor and bandwidth consumption, the proposed scheme is able to improve the data rate of the conventional LoRa scheme up to 28.6%. We also present the optimal maximum-likelihood detectors for both coherent and non-coherent demodulators for the proposed scheme. Simulation results show that the proposed scheme outperforms LoRa modulation in both data rate and bit-error rate.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».