MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2024041970 · doi:10.1109/icassp.2010.5495966

Performance analysis of blind adaptive MIMO receivers

2010· article· en· W2024041970 sur OpenAlexaff
Balakumar Balasingam, Miodrag Bolić, Shahram Shahbazpanahi, T. Kirubarajan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityOntario Tech UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingMIMOKalman filterMIMO-OFDMComputer scienceChannel (broadcasting)AlgorithmBlock codeSignal-to-noise ratio (imaging)Control theory (sociology)Transmission (telecommunications)Interference (communication)Signal-to-interference-plus-noise ratioDecoding methodsElectronic engineeringTelecommunicationsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we derive a theoretical performance evaluation scheme of Kalman filter based channel tracking and data decoding for multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexed (MIMO-OFDM) communication systems that are based on orthogonal space-time block codes. The derivation is approximate, however, it is novel and demonstrated accurate for practical scenarios. Assuming a prior distribution for the initial channel we have derived the instantaneous signal to interference and noise ratio (SINR) for consecutive transmission blocks in the absence of training by exploiting Kalman filtering to track the channel. A theoretical estimation of BER is then derived based on such instantaneous SINR values. The resulting analysis is able to study the effect of different parameters of the system such as the number of antennas, number of sub-carriers, mobile velocity and the assumed channel length on the BER performance of the system. Numerical examples confirm the validity of the theoretical analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Wireless Communication Techniques→Travaux en français237 207→