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Enregistrement W2148274291 · doi:10.1186/1687-1499-2013-266

Turbo receiver for MIMO-CDMA systems employing parity bit selected and permutation spreading

2013· article· en· W2148274291 sur OpenAlexaff
Alireza Mirzaee, Claude D’Amours

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTurbo codeAlgorithmParity bitMIMODecoding methodsTurboBit error rateCode division multiple accessConvolutional codePermutation (music)Turbo equalizerChannel (broadcasting)Concatenated error correction codeTelecommunicationsBlock codePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a turbo receiver for MIMO-CDMA systems employing parity bit selected and permutation spreading is proposed. In such systems, spreading codes used by transmit antennas are dependent on the transmitted data. In the proposed system, convolutional coding is used as an outer code, while the parity bit selected scheme is used as the inner code. Detection and decoding are performed iteratively for each detected bit. When parity bit selected spreading is used, the parity bits generated by a linear block encoder are used to select a spreading code from a set of orthogonal spreading sequences. The selected spreading code is then used to spread the signals in all transmit antennas. In contrast, in permutation spreading, a permutation of orthogonal spreading sequences is used in each transmit antenna. In the proposed receiver, soft information passes between the detector and the decoder on multiple iterations. Detection is performed using the received signal from all receive antennas in combination with the extrinsic likelihood provided by a SISO decoder. The turbo receiver is further extended to a multiple user system, where the MAI is estimated in each iteration and subtracted out from the received signal. Simulations show a significant improvement in BER when a turbo receiver is used in these systems.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,978

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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