Mean angle of arrival, angular and Doppler spreads estimation in multiple‐input multiple‐output system
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the authors propose a new method to simultaneously estimate the mean angle of arrival (AoA), the angular spread (AS) and the maximum Doppler spread (DS). They exploit the multiple‐input multiple‐output (MIMO) Rayleigh channel with uniform linear arrays at both the transmitter and the receiver. They also consider the Gaussian and the Laplacian angular distributions for the incoming AoAs. The proposed method uses the first and the second derivatives of the received signals cross‐correlation functions. They take as benchmarks two estimators from the literature for the three parameters estimates. The spread root multiple signal classification (MUSIC) (SRM) estimator is used for the mean AoA and the AS parameters, whereas the auto‐correlation function (ACF)‐based approach is considered for the maximum DS estimates. These methods were developed for single‐input multiple‐output and single‐input single‐output systems. In this paper, the authors extend these algorithms to a MIMO configuration. Simulation results show that their algorithm outperforms the SRM one for the mean AoA and the AS estimation. For the maximum DS estimation, their approach offers lower error rate than the ACF‐based one when the AS and the mean AoA are small. For higher values of the couple AS and mean AoA, their algorithm presents similar results.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».