Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates some important issues involving the smart antenna array and its integration with software radio technology in TDMA cellular systems.Third-generation (3G) wireless systems need strategies to further improve performance, increase data rates and at the same time provide flexible and affordable support for multi-services and multi-standards.Software radio technology is promising to provide the required flexibility in radio frequency (RF), intermediate frequency (IF) and baseband signal processing stages.The smart antenna is one of the attractive advanced processing techniques used to greatly improve the system performance.With smart antennas, the capacity can be enhanced by making use of spatial processing, exploiting the spatial directivity of the smart antenna and reducing co-channel interference.This paper address two main points: (i) the capacity gain analysis of the smart antenna in GSM-like TDMA systems, (ii) the software radio architecture design for the TDMA system base station with a smart antenna.The multiple beam smart antenna, also known as switched beam antenna, is used in our analysis.Technologies such as frequency hopping (FH), perfect power control (PC) and discontinuous transmission (DTX) are considered in our study.The performance is analyzed and compared with the sectorization-only application.Analytical results are given and can be easily extended and applied to any other TDMA systems such as IS-136 or next generation systems such as UMTS.One software radio architecture for a base station with smart antenna is proposed and analyzed.In this architecture, the smart antenna algorithms can be dynamically reconfigured according to different environment requirements and the baseband processing can also be dynamically reconfigured according to different standard requirements.In this way, the need for flexibility is satisfied.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».