On Performance of MIMO-OFDM/TDM Using MMSE-FDE with Nonlinear HPA in a Multipath Fading Channel
Notice bibliographique
Résumé
Multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) combined with time division multiplexing (OFDM/TDM) based on frequency domain equalization (FDE) has been proposed to reduce the high peak-to-average power ratio (PAPR) of OFDM and improve the bit error rate (BER) performance in comparison to the conventional OFDM. However, due to the nonlinearity of the high-power amplifier (HPA) at the transmitter and the fact that the PAPR problem is not completely eliminated, the nonlinear noise due to HPA saturation still degrades the BER performance. In this paper, we theoretically evaluate the effect of nonlinear HPA on the performance of MIMO-OFDM/TDM using a minimum-mean square-error frequency-domain equalizer (MMSE-FDE). We determine the equalization weights while taking into account the negative effect of HPA saturation and then evaluate the system performance in terms of average BER and ergodic capacity by way of both, numerical and computer simulation. Our simulation results have shown that appropriate system design can make MIMO-OFDM/TDM more robust against nonlinear degradation due to HPA saturation in comparison to MIMO-OFDM while reducing required signal-to-noise ratio (SNR) for the given target BER.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».