Interference Suppression Through Adaptive Subset Antenna Transmission in Interference Limited MIMO Wireless Environments
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We consider spatially multiplexed MIMO transmission in the presence of co-channel interference with subset transmit antenna selection. Several algorithms for antenna selection have been proposed in the literature for point-to- point MIMO systems. However, performance of such antenna selection techniques in interference-limited environments is less well understood. In this paper, we propose to use transmission techniques with antenna selection to minimize the effect of co-channel interference. We propose several simplified transmit antenna selection algorithms. V-BLAST detection is used and channel state information (CSI) is assumed to be known only at the receiver. A simple algorithm to adaptively obtain information about the number of transmitted streams and the best antenna subset that minimizes the symbol error rate is also proposed. Several examples to demonstrate the effectiveness of proposed selection algorithms in interference limited environments are presented. Simulation results show that for low to moderate interference power, significant improvement in the system performance is achievable with the use of transmit antenna selection algorithms. It is found that employing transmit antenna selection algorithms, and adaptation of the number of transmitted streams and the signal constellation sizes can significantly enhance the performance of MIMO systems with co-channel interference. The performance improvement is more significant in spatially correlated fading channels.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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