SINR maximization approach for partial equalization in OFDM systems
Notice bibliographique
Résumé
In orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system, a cyclic prefix (CP) as redundant information is appended to each OFDM symbol in order to mitigate the impact of intersymbol interference (ISI) on data transmission over multipath channels. On the one hand, the CP interval should not be shorter than the channel impulse response (CIR) length in order to eliminate the ISI completely and on the other hand, appending the CP decreases the bandwidth efficiency of the OFDM systems. In this paper a new TEQ design method based on maximizing signal-to-interference plus noise ratio (SINR) is proposed in order to equalize the received signal partially and eliminate a potion of the ISI when the appended CP interval is shorter than the CIR length. The true SINR for the OFDM system is formulated based on a relative delay, D, between the starting point and the effective point of overall impulse response (OIR) (convolution of the CIR and the equalizer impulse response). The proposed method called maximum SINR time-domain equalization (MSINR-TEQ) estimates the tap coefficients of the equalizer by maximizing the SINR at the output of the equalizer based on the value of the relative delay, D. The MSINR performance is evaluated for data transmission over multipath fading channels with additive white Gaussian noise. Computer simulations show that when the CIR interval is longer than the CP interval, the TEQ designed based on the MSINR method improves the performance of the OFDM system significantly in comparison with the system without an equalizer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».