Multiple CFO Mitigation in Amplify-and-Forward Cooperative OFDM Transmission
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
In cooperative orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems, accurate frequency synchronization is critical to achieving any potential gains brought by the cooperative operation. The carrier frequency offsets (CFOs) present among multiple nodes (source, relays and destination) are more difficult to tackle than the single CFO problem in point-to-point systems. Multiple CFOs cause phase drift, inter-carrier interference (ICI) and inter-block interference (IBI) in the received signal. This paper deals with the CFO induced interference mitigation problem in distributed space time block coded (STBC) amplify-and-forward (AF) cooperative OFDM systems. We propose a two step approach to recover the phase distortion and suppress the ICI and IBI using low complexity methods to achieve high performance. The first step is time domain (TD) compensation and the second step is frequency domain (FD) decoding. Two TD compensation schemes are proposed, i.e., IBI-removal and ICI-removal. The IBI-removal scheme decouples the two blocks of one STBC codeword completely and then decodes the ICI degraded blocks individually. The ICI-removal scheme removes ICI first and the subsequent decoding requires joint decoding of the two blocks. Simulation results show that the IBI-removal scheme which is of lower complexity performs well with small CFO. For large CFO, the ICI-removal with modified iterative joint maximum likelihood decoding (MIJMLD) outperforms other schemes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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