A Comparison of DCT-Based OFDM and DFT-Based OFDM in Frequency Offset and Fading Channels
Notice bibliographique
Résumé
A precise method for calculating the bit-error probability (BEP) of a discrete cosine transform (DCT)-based orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) system on additive white Gaussian noise (AWGN) channels in the presence of frequency offset is derived. These accurate results are used to examine and compare the BEP performance of a DCT-OFDM system and the conventional discrete Fourier transform (DFT)-based OFDM system in an AWGN environment. Several signaling formats, such as binary phase-shift keying, quaternary phase-shift keying, and 16-ary quadrature amplitude modulation are considered. The performance of a DCT-OFDM with a zero-padding guard-interval scheme is then compared with a zero-padded DFT-OFDM with the employment of minimum mean-square error (MMSE) detection and MMSE decision-feedback detection with ordering scheme over frequency-selective fast Rayleigh fading channels. Analysis and simulation results show that the DCT-OFDM system outperforms the DFT-OFDM system in the presence of frequency offset, and in frequency-selective fast-fading environments
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».