Cascaded doubly-selective channel estimation in multi-relay AF OFDM transmissions
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the problem of channel estimation in amplify-and-forward (AF) multi-relay transmissions over time- and frequency-selective (doubly selective) channels. To avoid two separate channel estimation processes of source-to-relay and relay-to-destination links, a cascaded doubly selective channel model is formulated to characterize the source-to-relay-to-destination (SRD) channel. Time-varying SRD channel gains are projected onto different basis expansion functions to attain dimension reduction in the formulated channel model. In estimating the cascaded SRD channel responses at the destination, the presence of multiple relays gives rise to the ambiguity problem due to the use of a single pilot signal transmitted from the source. To circumvent this problem, time-variant amplifying factors at relays are introduced to be used in maximum-likelihood-based cascaded multi-relay channel estimation. Simulation results show that basis expansion models (BEMs) and time-variant amplifying factors can efficiently facilitate a single estimation process of different cascaded doubly selective SRD channels in a multi-relay system. Furthermore, for a fixed pilot overhead, a relationship between space diversity gains (with multiple relays) and channel estimation accuracy is also numerically illustrated.
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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 | 0,000 | 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 ».