Performance of multiple-input and multiple-output orthogonal frequency and code division multiplexing systems in fading channels
Notice bibliographique
Résumé
In broadband downlink transmission, orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) combined with code-division multiple access (CDMA) is a prospective technique for high-data rate transmission in future wireless communication systems. By adding spatial diversity, multiple-input and multiple-output orthogonal frequency and code division multiplexing (MIMO-OFCDM) offers superior performance relative to both traditional OFDM systems and single-input and single-output OFCDM (SISO-OFCDM) systems. In this study, the authors present an analytical study and investigation of a MIMO-OFCDM downlink system that hires orthogonal variable spreading factor codes to spread each transmitted symbol in both time and frequency domains. Different gain combining schemes are employed in the frequency domain to recover the data symbols of the desired code channels, and space–time block coding is used to achieve spatial diversity. The more general Ricean fading channel is used to model the MIMO channel. The OFCDM system employs Alamouti transmit diversity scheme with multiple receive antennas. For systems without multi-code interference (MCI), analytical bit-error rate results are obtained and compared with simulation results. The authors also investigate the effect of correlation in frequency domain, where we verify that minimum mean-square error frequency combining is more robust to MCI than equal-gain combining.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».