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Enregistrement W2076020410 · doi:10.1109/lcomm.2013.070113.131039

Optimal Tx-BF for MIMO SC-FDE Systems

2013· article· en· W2076020410 sur OpenAlexaff
Peiran Wu, Robert Schober, Vijay K. Bhargava

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMOBeamformingComputer scienceSingle antenna interference cancellationSC-FDETransmitter power outputBit error rateEqualization (audio)AlgorithmInterference (communication)Minimum mean square errorControl theory (sociology)MathematicsMathematical optimizationTelecommunicationsChannel (broadcasting)Decoding methodsTransmitterStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transmit beamforming (Tx-BF) for multiple-input multiple-output (MIMO) channels is an effective means to improve system performance. In frequency-selective channels, Tx-BF can be implemented in combination with single-carrier frequency-domain equalization (SC-FDE) to combat inter-symbol interference. In this paper, we consider the optimal design of the Tx-BF matrix for a MIMO SC-FDE system employing a linear minimum mean square error (MSE) receiver. We formulate the Tx-BF optimization problem as the minimization of a general function of the stream MSEs, subject to a transmit power constraint. The optimal structure of the Tx-BF matrix is obtained in closed form and an efficient algorithm is proposed for computing the optimal power allocation. Our simulation results validate the excellent performance of the proposed scheme in terms of uncoded bit-error rate and achievable bit rate.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,754

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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