Effect of Channel Estimation Errors on $M$-QAM With MRC and EGC in Nakagami Fading Channels
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<para xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> We study the effect of imperfect channel estimation (ICE) on the error probability performance of <formula formulatype="inline"><tex>$M$</tex></formula>-level quadrature amplitude modulation ( <formula formulatype="inline"><tex>$M$</tex></formula>-QAM) with maximal-ratio combining and equal-gain combining diversity formats in Nakagami fading channels. We provide a novel formulation of the bit-error rate (BER) of <formula formulatype="inline"><tex>$M$</tex></formula>-QAM with ICE in terms of the signal constellation-dependent effective signal-to-noise ratios (SNRs) or amplitudes, which allows us to derive the general, accurate, and easy-to-evaluate BER formulas for square and rectangular diversity <formula formulatype="inline"><tex>$M$</tex> </formula>-QAM with channel estimation errors. Our result shows that the performance loss caused by ICE may be manifested by the signal decision space distortion and a scaling of the effective SNR. Using our analytical result, we evaluate the performance of <formula formulatype="inline"><tex>$M$</tex></formula>-QAM with pilot-symbol assisted modulation and present some insightful findings. </para>
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle