Channel Training and Estimation in Distributed Space-Time Coded Relay Networks with Multiple Transmit/Receive Antennas
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the channel training and estimation problems for distributed space-time coding (DSTC). To use DSTC in multi-antenna relay networks, the receiver needs to know the channels between the relays and the receiver (Relay-R channels) and also the equivalent channels between the transmitter and the receiver (Equ-T-R channels). By sending pilot signals from the relays, the training of the Relay-R channels is equivalent to that of a multi-input-multi-output (MIMO) system. The training of the Equ-T-R channels can be conducted directly using DSTC; but it requires a long training period. Thus, a separate-training method is proposed, in which an estimation on the Equ-T-R channels is obtained from estimations on the channels from the transmitter to the relays (T-Relay channels) and the Relay-R channels. The pilot code designs that minimize the trace of the error covariance matrix are investigated. The requirements on the training period are also derived, from which an adaptive training-period design is proposed. Simulation shows that in some networks, even with shorter training period, the separate-training scheme can achieve better performance than the direct-training scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».