Semi-Blind Channel Estimation with Superimposed Training for OFDM-Based AF Two-Way Relaying
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We consider the problem of channel estimation for OFDM-based amplify-and-forward (AF) two-way relay networks (TWRNs). While previous works have adopted a pilot-based approach, we propose a semi-blind approach that exploits both the transmitted pilots as well as the received data samples to improve the estimation performance. Our proposed semi-blind estimator is based on the Gaussian maximum likelihood (GML) criterion which treats that data symbols as Gaussian-distributed nuisance parameters. The GML estimates are obtained using an iterative quasi-Newton method. To assist in the estimation of the individual channels, we adopt a superimposed training strategy at the relay. We design the pilot vectors of the terminals and the relay to optimize the estimation performance. Furthermore, we derive the semi-blind and pilot-based Cramer-Rao bounds (CRBs) to use as performance benchmarks. Finally, we use simulation studies to show that the proposed method provides substantial improvements in estimation accuracy over the conventional pilot-based estimation and that it approaches the semi-blind CRB as SNR increases. These improvements are possible using only a limited number of OFDM data blocks, which demonstrates the practicality of the semi-blind approach.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle