Covariance precoding schemes for MIMO OFDM over transmit‐antenna and path‐correlated channels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper considers covariance‐feedback based linear precoding (LP) and nonlinear Tomlinson–Harashima precoding (THP) for multiple‐input multiple‐output (MIMO) orthogonal frequency‐division multiplexing (OFDM) systems. Orthogonal space–time block coded (OSTBC) ‡ OFDM and spatially‐multiplexed (SM) § OFDM are analysed. The main objective is to design precoders to mitigate the impact of transmit‐antenna and path correlations. The impact of path correlations on the pairwise error probability (PEP) of MIMO OFDM is also analysed. Closed‐form, waterfilling‐based covariance precoders are derived to minimize the worst case PEP in OSTBC OFDM. An adaptive transmission strategy is also developed for switching between precoded SM OFDM and precoded OSTBC OFDM. The switching criterion is the minimum Euclidean distance of the received codebook. The switching decision sent to the transmitter requires one feedback bit per subcarrier. The proposed precoders considerably reduce the error rate in antenna and path‐correlated channels; nonlinear precoders perform better than linear precoders. We show that the adaptive strategy can achieve full diversity gain, and it outperforms either SM or OSTBC applied individually in terms of the bit error rate (BER). Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».