Channel Equalization for Multi-Antenna FBMC/OQAM Receivers
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the problem of channel equalization in filter bank multicarrier (FBMC) transmission based on the offset quadrature-amplitude modulation (OQAM) subcarrier modulation is addressed. Finite impulse response (FIR) per-subchannel equalizers are derived based on the frequency sampling (FS) approach, both for the single-input multiple-output (SIMO) receive diversity and the multiple-input multiple-output (MIMO) spatially multiplexed FBMC/OQAM systems. The FS design consists of computing the equalizer in the frequency domain at a number of frequency points within a subchannel bandwidth, and based on this, the coefficients of subcarrier-wise equalizers are derived. We evaluate the error rate performance and computational complexity of the proposed scheme for both antenna configurations and compare them with the SIMO/MIMO OFDM equalizers. The results obtained confirm the effectiveness of the proposed technique with channels that exhibit significant frequency selectivity at the subchannel level and show a performance comparable with the optimum minimum mean-square-error equalizer, despite a significantly lower computational complexity. The possibility of tolerating significant subchannel frequency selectivity gives more freedom in the multicarrier system parameterization. For example, it is possible to use significantly wider subcarrier spacing than what is feasible in OFDM, thus relieving various critical design constraints.
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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) | 0,002 | 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 ».