Asymptotic optimal detection for MIMO communication systems employing tree search with incremental channel partition preprocessing
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The high complexity of optimal detection for spatial multplexing multiple‐input multiple‐output systems motivates the need for more practical alternatives. Among many suboptimal schemes reported in the literature, very few can be proven to provide close to optimal performance with low fixed complexity. The recently introduced Selection based Minimum Mean Square Error Ordered Successive Interference Cancellation (Sel‐MMSE‐OSIC) algorithm is one such scheme that employs list‐based detection. Simulations results showed that its performance is nearly indistinguishable from optimal at almost all signal‐to‐noise ratio (SNR) levels. In this paper, we propose an improved asymptotically optimal fixed‐complexity algorithm that provides substantial complexity reductions over Sel‐MMSE‐OSIC with similar error rate performance. This scheme is based on simplified channel partition and efficient tree‐based list detection. To achieve further reductions in complexity for large constellation sizes, a variable complexity version of this scheme is proposed. The resulting algorithm is a variable complexity scheme that operates on a very small subset of candidates and employs an improved channel partition preprocessing that not only reduces complexity but also guarantees high SNR optimality over space uncorrelated channels. Simulations results confirm that the proposed scheme provides significant complexity reductions over conventional variable complexity detection schemes. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».