Precoding for Multiuser Orthogonal Space-Time Block-Coded OFDM: Mean or Covariance Feedback?
Notice bibliographique
Résumé
This work presents precoding design for error-rate improvement in closed-loop multiuser orthogonal space-time block-coded (OSTBC) multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) downlink, where both mean feedback and covariance feedback are available. We derive adaptive linear precoding and nonlinear Tomlinson-Harashima precoding (THP) over a transmit-antenna-correlated, frequency-selective fading MIMO channel with estimation errors and feedback delay. In our precoder, mean-feedback precoding or covariance-feedback precoding, is adaptively chosen at the user terminal. The maximum achievable signal-to-noise power ratio (SNR) is used as the precoding-mode selection criterion. Each user calculates the selection metric and decides whether mean feedback is necessary. We confirm the intuition that mean-feedback precoding offers BER gains over covariance-feedback precoding when mean feedback becomes sufficiently accurate. Our adaptive precoding outperforms either mean-feedback precoding or covariance-feedback precoding in multiuser OSTBC OFDM, and considerably reduces the bit error rate (BER). Non-linear adaptive precoding is shown to outperform linear adaptive precoding.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».