Channel estimation in bit-interleaved coded modulation with iterative decoding
Notice bibliographique
Résumé
This study improves the fading channel estimation in bit-interleaved coded modulation systems with iterative decoding (BICM-ID) and signal space diversity (SSD) by embedding a training sequence. Existing training schemes work well at high signal-to-noise ratio (SNR) or slowly time-varying channels whereas the applications of BICM-ID are beneficial at low SNR and fast time-varying fading channels. Motivated by the power/bandwidth efficiency of the SSD technique and the fact that superimposed training outperforms pilot symbol-assisted modulation (PSAM) training over relatively fast time-varying channels, a new superimposed training sequence is explored. The proposed training sequence inserts pilot bits into the coded bits prior constellation mapping and signal rotation. This becomes a superimposed training sequence in the rotated symbols and helps the estimator to track fast variation of the channel gains. A soft iterative channel estimator is developed to work with the superimposed training sequence. The performance of the proposed scheme, namely SSD-pilot, is shown to be superior to PSAM scheme. To gauge the performance improvement achieved with the proposed channel estimation, an analytical bound on the asymptotic bit error probability for BICM-ID using SSD over correlated fading channels is provided. The Cramer–Rao bound on the mean-square error of the channel estimator is also derived to evaluate the performance of the iterative channel estimator.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».