Equalization for DS-UWB Systems—Part I: BPSK Modulation
Notice bibliographique
Résumé
Ultra-wideband wireless transmission has attracted considerable attention both in academia and industry. For high-rate and short-range transmission, direct sequence based ultra-wideband (DS-UWB) systems are a strong contender for consumer market applications. Due to the large transmission bandwidth, the UWB channel is characterized by a long root-mean-square delay spread and the RAKE receiver cannot always overcome the resulting intersymbol interference. We therefore study equalization for DS-UWB systems. This paper is comprised of two parts. In this first part, we consider DS-UWB with binary phase-shift keying (BPSK) modulation, which is the mandatory transmission mode for DS-UWB systems promoted by the UWB Forum industry alliance. We derive matched filter bounds for optimum equalization taking into account practical constraints like receiver filtering, sampling, and the number of RAKE fingers when RAKE preprocessing is applied at the receiver. Our results show that chip-rate sampling is sufficient for close-to-optimum performance. For analysis of suboptimum equalization strategies we further study the distribution of the zeros of the channel transfer function including RAKE combining. Our findings suggest that linear equalization is well suited for the lower data rate modes of DS-UWB systems, whereas nonlinear equalization is preferable for high-data rate modes. Moreover, we devise equalization schemes with widely linear processing, which improve performance while not increasing equalizer complexity. Simulation and numerical results confirm the significance of our analysis and equalizer designs and show that low-complexity (widely) linear and nonlinear equalizers perform close to the pertinent matched filter bound limit.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».