Channel Estimation and Data Detection for MIMO Systems under Spatially and Temporally Colored Interference
Notice bibliographique
Résumé
The impact of interference on multiple-input multiple-output (MIMO) systems has recently attracted interest. Most studies of channel estimation and data detection for MIMO systems consider spatially and temporally white interference at the receiver. In this paper, we address channel estimation, interference correlation estimation, and data detection for MIMO systems under both spatially and temporally colored interference. We examine the case of one dominant interferer in which the data rate of the desired user could be the same as or a multiple of that of the interferer. Assuming known temporal interference correlation as a benchmark, we derive maximum likelihood (ML) estimates of the channel matrix and spatial interference correlation matrix, and apply these estimates to a generalized version of the Bell Labs Layered Space-Time (BLAST) ordered data detection algorithm. We then investigate the performance loss by not exploiting interference correlation. For a MIMO system undergoing independent Rayleigh fading, we observe that exploiting both spatial and temporal interference correlation in channel estimation and data detection results in potential gains of 1.5 dB and 4 dB for an interferer operating at the same data rate and at half the data rate, respectively. Ignoring temporal correlation, it is found that spatial correlation accounts for about 1 dB of this gain.
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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 | 0,002 |
| 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 ».