Diversity combining and eigencombining performance and complexity comparison for estimated channels
Notice bibliographique
Résumé
Conventionally, antenna arrays apply maximal-ratio combining (MRC) directly to received signals. However, the performance of MRC compensates for its high numerical complexity only for low antenna correlation, i.e., rarely, for space-limited base-stations in actual scenarios, where the azimuth spread (AS) is random and predominantly small. Maximal-ratio eigencombining (MREC), i.e., MRC of the outputs of a partial Karhunen-Loeve Transform (KLT) of the received signals, can attain available diversity gain more efficiently. Herein, MREC is adapted to the AS with a bias-variance trade-off criterion (BVTC) that selects for KLT dominant eigenvectors of the channel correlation matrix that are computed with a deflation-based projection-approximation subspace tracking (PASTd) algorithm. Optimum and suboptimum channel fading estimation and weight-signal combining are evaluated. Simulations indicate that PASTd-BVTC-based suboptimum MREC with optimum fading estimation can perform similarly to the much more complex optimum-MRC approach.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».