Turbo receiver for MIMO-CDMA systems employing parity bit selected and permutation spreading
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».