Notice bibliographique
Résumé
Wireless communication is a fundamental aspect of everyday life. Modern mobile applications such as the Internet of Things (IoT), high-resolution video streaming, connected cars, smart cities, and telehealth care have a universal presence these days. The growth in these applications will continue to require higher data rates, large bandwidth, increased capacity, low latency and high throughput. As the Radio Frequency (RF) spectrum is a limited resource, considerable effort has been expended in the search for more efficient techniques for transmitting data through limited bandwidth resources. The key component of meeting this requirement is employing an efficient adaptive modulation scheme. Adaptive M-ary Quadrature Amplitude Modulation (M-QAM) techniques have been developed to deliver better Bit Error Rate (BER) performance and higher Spectral Efficiency (SE) by taking advantage of the time-varying nature of wireless fading channels. This work further enhances the adaptive M-QAM by employing an efficient Three-Dimensional (3D) adaptive modulation scheme to significantly increase the BER and SE of the wireless networks. This paper introduces a novel 3D version of adaptive M-QAM that significantly improves the BER performance and, more importantly, doubles the SE. This results in also doubling the network capacity and throughput. Simulation results show that the SE is doubled, and the gain is increased by 6 <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">dB</i> in BER versus Energy per Bit to Noise ratio <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Eb</i>/<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">No</i> curves. This study proposes that this improvement can be further enhanced by transmitting and receiving through more than two planes, using more than two cross-polarized antennas.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».