Iterative frequency domain channel estimation for dft-precoded ofdm systems using in-band pilots
Notice bibliographique
Résumé
We consider two techniques of in-band frequency domain multiplexed (FDM) pilots using interleaved frequency domain multiple access (IFDMA) signal with a Chu sequence for DFT-precoded OFDM (or single-carrier (SC)) systems. One, called frequency domain superimposed pilot technique (FDSPT), superimposes pilot tones onto scaled or deleted data tones, which preserves spectral efficiency at the expense of a slight performance loss. The other, called frequency expanding technique (FET), multiplexes pilot tones by displacing data tones, which slightly reduces spectral efficiency. Using FDM pilots in SC systems facilitates flexible and efficient assignment of signals to available spectrum. We propose an iterative frequency domain decision-directed interference cancellation technique to reduce the intersymbol interference level of SC signals with FDSPT pilots (resulting from the suppression of data tones). Moreover, we propose a low complexity frequency domain iterative decision-directed channel estimation (IDDCE) technique for SC systems using FDM pilots. Using IDDCE, the frame error rate (FER) performance for coded SC systems using FET and FDSPT pilots with interference cancellation is found to be about 0.2 dB and about 0.5 dB, respectively, away from the FER performance with known channel frequency response at FER=10-2. FDSPT pilots can also be used for OFDM systems with channel coding. It is found that an extra 1 dB of SNR is required at FER=10-2,compared with that using the conventional FET pilots for OFDM systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».