An efficient blind adaptive receiver based on parallel interference cancellation for asynchronous DS-CDMA systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a modified linear parallel interference cancellation (PIC) structure using the blind adaptive minimum mean output-energy (MMOE) algorithm for direct-sequence code-division multiple-access (DS-CDMA) systems. Our aim is to improve both the convergence speed and the bit error rate (BER) performance of the conventional blind adaptive MMOE receiver in asynchronous AWGN channels. The proposed receiver structure makes use of the available knowledge of all users' spreading codes (i.e., at the base-station) to cancel multiple access interference (MAI) using a combined adaptive MMOE-PIC algorithm. It is shown that the proposed algorithm can significantly reduce the long training period requirement of the conventional adaptive MMOE receiver due to both the asynchronous transmission and the near-far problem. The BER of the proposed system is evaluated using the Gaussian approximation. Moreover, the performance of the proposed algorithm is compared with the conventional blind trained method. Both numerical and theoretical results show that the proposed receiver performs close to the standard minimum mean-squared error (MMSE) receiver whereas the adaptive MMOE detector suffers from a higher BER due to the imperfect filter coefficients.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».