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Enregistrement W2054368192 · doi:10.1049/iet-com:20060221

Performance of blind channel estimation algorithms for space-frequency block coded multi-carrier code division multiple access systems

2008· article· en· W2054368192 sur OpenAlexaff
Shahrokh Nayeb Nazar, Ioannis Psaromiligkos

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlgorithmComputer scienceIdentifiabilityChannel (broadcasting)Telecommunications linkCode division multiple accessCramér–Rao boundAmbiguityBlock codeCode (set theory)Subspace topologyTheoretical computer scienceMathematicsTelecommunicationsEstimation theoryDecoding methodsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of blind channel estimation for downlink space-frequency block coded multi-carrier code division multiple access (SFBC MC-CDMA) schemes is considered. For these schemes, the authors first develop a system model for complex modulated signals, which reduces the multichannel estimation problem to a single-input single-output problem. Then, they present an intuitive subspace-based channel estimation method along with the corresponding necessary and sufficient conditions under which the channel estimate is unique (within a complex scalar). Their studies highlight two interesting properties of SFBC MC-CDMA systems: (i) there is no antenna order ambiguity (also known as permutation ambiguity) even though only one spreading code is assigned to each user; (ii) channel identifiability is guaranteed, regardless of the channel zeros location. They also establish the unbiasedness of the channel estimates and derive closed-form expressions for the mean-square-error of the estimates as well as the corresponding Cramer-Rao bound (CRB). In the derivation of the CRB, they suggest a novel approach which assumes the knowledge of only the spreading code of desired user. This approach results in a tighter bound than the CRB derived based on the knowledge of all users' signatures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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