Multiuser interference cancellation aided adaptation of a MMSE receiver for direct-sequence code-division multiple-access systems
Notice bibliographique
Résumé
We consider the application of iterative interference cancellation (IC) schemes to improve the convergence speed of the linear adaptive minimum mean-squared error (MMSE) receiver in a direct-sequence code-division multiple-access (DS-CDMA) system. Our aim is to reduce the overhead introduced during the training period. This will be achieved using an iterative interference cancellation algorithm such as the parallel interference cancellation (PIC) algorithm. The proposed system makes use of the available knowledge of the training sequences for all users (i.e., at the base station) to jointly cancel the multiple access interference (MAI) and adapts to the MMSE optimum filter taps using the combined adaptive MMSE/PIC. An examination of the adaptive MMSE/PIC receiver reveals that it is near-far resistant. Moreover, it is shown that using the least-mean-square (LMS) as a simple form of the adaptive MMSE receiver, the proposed algorithm requires only a few tens of symbols for convergence as compared to a few hundred training symbols needed for the conventional adaptive LMS receiver. Also employing a more complex, yet faster, a recursive-least squares algorithm (RLS) convergence is reached with few training symbols when PIC is used.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».