Energy-Efficient Uniquely Factorable Constellation Designs for Noncoherent SIMO Channels
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a novel concept called a uniquely factorable constellation (UFC) is proposed for the systematic design of noncoherent full-diversity constellations for a wireless communication system that is equipped with a single transmitter antenna and multiple receiver antennas [single input-multiple output (SIMO)], where neither the transmitter nor the receiver knows channel-state information. It is proved that such a UFC design guarantees the unique blind identification of channel coefficients and transmitted signals in a noise-free case by processing only two received signals, as well as full diversity for the noncoherent maximum-likelihood (ML) receiver in a noise case. By using the Lagrange four-square theorem, an algorithm is developed to efficiently and effectively design various sizes of energy-efficient unitary UFCs to optimize the coding gain. In addition, a closed-form optimal energy scale is found to maximize the coding gain for the unitary training scheme based on the commonly used quadratic-amplitude modulation (QAM) constellations. Comprehensive computer simulations show that, using the same generalized likelihood ratio test (GLRT) receiver, the error performance of the unitary UFC designed in this paper outperforms the differential scheme, the optimal unitary training scheme presented in this paper, and the signal-to-noise ratio (SNR) efficient training scheme using the QAM constellation, which, so far, yields the best error performance in the current literature. However, with the same training ML receiver, the error performance of the UFCs is worse than the training scheme based on the QAM constellations.
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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 | 0,000 |
| 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 ».