Analysing bit-interleaved coded modulation in multiple-input multiple-output systems with channel estimation error
Notice bibliographique
Résumé
The performance of bit-interleaved coded modulation in multiple-input multiple-output (BICM-MIMO) systems using an iterative channel estimator is analysed. In a conventional iterative channel estimator, after initialisation with the training phase, the channel estimator switches to the data phase. However, such a conventional iterative channel estimator does not always improve the performance of the receiver. In order to guarantee the performance improvement, a condition on when the output of the decoder should be used by the estimator is determined. Such a condition is related to the reliability of the soft information utilised by the channel estimator. The key in establishing this relationship is to use the mutual information (MI) that the observation vector has about the channel gains given the output of the decoder at each iteration. In this switch-augmented conventional iterative channel estimator, referred to as SAICE, the condition is theoretically found and indicates the needed reliability of the soft information for the channel estimator at the switching time. The switch-augmented scheme guarantees performance improvement of the iterative receiver with each iteration, however, it might need many iterations to converge for moderate to low signal-to-noise ratios (SNRs). A less computationally intensive approach is to use both the training and data segments of the observation. This approach produces a combined iterative channel estimator (CICE) for BICM-MIMO systems. The performance behaviour of the BICM-MIMO system is illustrated through the extrinsic information transfer (EXIT) chart with imperfect channel state information (CSI). Analytical results are verified with computer simulations.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».