Étude du relais full-duplex dans les environnements intérieurs
Bibliographic record
Abstract
Élargir la couverture des services du réseau aux endroits difficiles et aux régions éloignées est un besoin de plus en plus nécessaire de nos vies quotidiennes actuelles et futures. L'augmentation de la population et la demande accrue de services et de solutions de communication requièrent l'augmentation de la capacité des moyens de communication tout en permettant une couverture plus efficiente et plus étendue des territoires et régions faiblement peuplées dans le Canada et dans monde. Des études récentes ont confirmé que des interférences comme les interférences dans le même canal (ICC) et les interférences mutuelles (SI) ont un impact énorme sur les systèmes de communication sans fil et peuvent entraîner une dégradation significative des performances. Les techniques de relayage, dans lesquelles une source émettrice communique avec un récepteur destinataire l'aide d'un noeud intermédiaire, ont été introduites comme des solutions pour répondre au besoin croissant de débits plus élevés et de couverture étendu pour les communications sans fil. En tant que tel, il est essentiel de concevoir des systèmes de relais capables non seulement d'offrir une grande efficacité spectrale du signal radio, mais aussi de bénéficier pleinement des facilités de la diversité antennaire. Pour répondre à cet objectif, ce mémoire présente une étude sur une technique originale de réduction et d'annulation des interférences induite par un relayage quasi instantané sur un même signal radio en utilisant les antennes multiples du relais. Transmettre et recevoir simultanément le même signal radio au niveau du relais, créent une auto-interférence en raison des signaux de bouclage. Le défi principal de la mise en oeuvre du relais est d'atténuer et d'annuler la destruction ou la perte de l'information relayée. L'originalité de du travail réside dans la proposition d'un algorithme efficace utilisant une double projection 1 'une à 1' entrée du relais et une autre à la sortie du relais. Les résultats obtenus démontrent une réduction significative des interférences comparativement à d'autres travaux.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".