A low complexity turbo detection for coded DS-CDMA systems in multipath channels at rake computational load
Notice bibliographique
Résumé
An efficient, low complexity, at close to Rake computational load, turbo detection receiver for joint detection and decoding for coded DS-CDMA signals in multipath channels is derived. The new scheme is based on an asymptotic approximation of the maximum likelihood (ML) detector as we believe that for a number of iterations more than three, the summation over 2/sup vK-1/ possible sequences (where K is the number of users and v is the channel length) will drop to a single factor that can be effectively represented by the expected values of the multiple access interference (MAI) and intersymbol interference (ISI) using a priori information from the decoder. Following the SISO detector is a bank of a full codeword MAP decoder (SISO channel decoder). Both stages are separated by interleaves and deinterleavers so that they iteratively exchange soft information of "likelihood" nature. The detection stage can be viewed as SISO detector that estimates soft MAI and ISI contribution in the received signal and determine after words the likelihood of the code bit of interest of a given user and feeds it to the appropriate decoder which in turn delivers an update of these likelihoods and so on in an iterative manner. Simulation results for performance evaluation are conducted under most interesting scenarios including asynchronous multipath channels, near far problem, time varying channels, channel estimation miss match and especially multirate systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».