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Enregistrement W4210839730 · doi:10.1109/lcomm.2022.3150666

SSK-ICS LoRa: A LoRa-Based Modulation Scheme With Constant Envelope and Enhanced Data Rate

2022· article· en· W4210839730 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanThompson Rivers University
Organismes subventionnairesThompson Rivers University
Mots-clésModulation (music)Computer sciencePulse-amplitude modulationPulse-position modulationDelta modulationKeyingElectronic engineeringQuadrature amplitude modulationBit error rateTransmission (telecommunications)Bandwidth (computing)ChirpDetectorPhase-shift keyingAlgorithmReal-time computingTelecommunicationsDecoding methodsOpticsPulse (music)PhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,562

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,263
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