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Enregistrement W2137920087 · doi:10.1109/ciss.2009.5054699

ICI/ISI aware beamforming for MIMO-OFDM wireless system

2009· article· en· W2137920087 sur OpenAlexaff
Xiantao Sun, Leonard J. Cimini, L.J. Greenstein, Douglas S. Chan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensCisco Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclic prefixOrthogonal frequency-division multiplexingBeamformingComputer scienceMultipath propagationDelay spreadMIMOMultipath interferenceElectronic engineeringInterference (communication)MIMO-OFDMDegradation (telecommunications)Intersymbol interferenceChannel (broadcasting)WirelessTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system suffers performance degradation when the length of the cyclic prefix (CP) is less than the channel impulse response. The root cause of this degradation is the inter-carrier interference (ICI) and inter-symbol interference (ISI) introduced by the excessive multipath delay. Generally, MIMO beamforming is helpful in mitigating such interference because it can spatially suppress some of the multipath. However, the effectiveness of this suppression is very limited. In this paper, we propose an ICI/ISIaware beamforming algorithm which explicitly takes into account the multipath characteristic of the channel. Optimal steering vectors are derived to maximize the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR). This technique not only achieves the beamforming benefit, but also significantly mitigates the ICI and ISI. We show, via simulations, that the proposed algorithm can dramatically reduce the block error rate, permitting good performance for channel delay profiles that would break conventional links. This is vitally important for the extension of indoor WLAN designs to outdoor uses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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