SOVA-based soft interference cancellation for multi-user FEC-coded DS-CDMA for 384 kbps transmission in WCDMA
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a multi-user detection (MUD) algorithm applying iterative soft interference cancellation for a direct-sequence code-division multiple-access (DS-CDMA) system with forward error correction (FEC) coding. The proposed algorithm involves iterative decoding and soft interference cancellation that uses SOVA-based, FEC decoder decision feedback. The investigation of the iterative algorithm uses a full CDMA system model which involves three types of commonly used spreading sequences: Gold, Kasami, and extended S(2) sequences. Computer simulations are used to obtain the performance of the proposed algorithm with each of the spreading sequences. For an AWGN channel, the classical CDMA detector with no MUD supports 5 high-bit-rate users in 5 MHz WCDMA at a bit-error-rate of 10/sup -5/ for the constraint length 7, rate- 1/2 convolutionally-coded system. The iterative algorithm proposed doubles the number of users in the targeted application when SOVA is used for soft decision feedback. Perfect power control and chip and carrier synchronization, with no multipath fading, are assumed.
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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 | 0,001 |
| 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 ».