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Enregistrement W2118700319 · doi:10.1109/acssc.2005.1599927

On Subspace-based Blind Channel Estimation Algorithms for SFBC MC-CDMA systems

2006· article· en· W2118700319 sur OpenAlexaff
Shahrokh Nayeb Nazar, Ioannis Psaromiligkos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAlgorithmFadingCode division multiple accessIdentifiabilityTelecommunications linkBlock codeChannel (broadcasting)Transmit diversityMultipath propagationSubspace topologyAntenna diversitySpace–time block codeTheoretical computer scienceTelecommunicationsDecoding methodsWirelessArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of blind channel estimation for the downlink of Space-Frequency Block Coded Multi-Carrier Code Division Multiple Access (SFBC MC-CDMA) systems is ad- dressed. Specifically, we consider an intuitive subspace-based channel estimation method and we investigate the corresponding necessary and sufficient conditions under which the channel estimate is unique (within a complex scalar). The derived identifiability conditions are used to highlight two interesting properties of SFBC MC-CDMA systems: (i) there is no antenna order ambiguity even when only one spreading code is assigned to each user, (ii) channel identifiablility is guaranteed, regardless of the channel zeros location. We also establish the unbiasedness of the channel estimates and we derive closed-form expressions for the mean-square-error (MSE) of the estimates as well as the corresponding Cramer-Rao bound (CRB). For the derivation of the CRB, we follow a novel approach which assumes the knowledge of only the spreading code of the desired user and results in a much tighter bound than the CRB derived based on the knowledge of all users' signatures. I. INTRODUCTION Transmit diversity techniques, and particularly Space- Time/Frequency Block Codes (STBC/SFBC) (1), are known to be very effective for combating multipath fading in broad- band wireless communications. These schemes are even more attractive when applied to a robust multiple access technique such as Multi-Carrier Code Division Multiple Access (MC- CDMA). However, the diversity and coding gains that are possible in such systems can only be realized if the underlying channels are accurately acquired at the receiver (4). The issue of blind channel estimation for STBC MC-CDMA systems has been addressed in the past (2), (3); however, to the authors best knowledge, no channel estimation method has been proposed or analyzed for SFBC MC-CDMA. In this work, as a first step in filling that void, we investigate the problem of blind channel estimation for SFBC MC-CDMA systems. We begin by presenting a system model for complex modulation schemes that enables us to treat the links between the multiple transmit antennas and the single receive antenna as a single channel and, thus, reduces the multichannel estima- tion problem to a single-input single-output (SISO) problem. This allows us to develop a simple, intuitive, subspace-based

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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