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Enregistrement W2159519002 · doi:10.1109/tcomm.2009.11.080180

Performance of BICM-SC and BICM-OFDM systems with diversity reception in non-gaussian noise and interference

2009· article· en· W2159519002 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFadingAlgorithmAdditive white Gaussian noiseNakagami distributionOrthogonal frequency-division multiplexingBit error rateMathematicsGaussian noiseInterference (communication)Topology (electrical circuits)Electronic engineeringTelecommunicationsComputer scienceStatisticsDecoding methodsChannel (broadcasting)White noiseCombinatoricsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present a general mathematical framework for performance analysis of single-carrier (SC) and orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems employing popular bit-interleaved coded modulation (BICM) and multiple receive antennas. The proposed analysis is applicable to BICM systems impaired by general types of fading (including Rayleigh, Ricean, Nakagami-m, Nakagami-q, and Weibull fading) and general types of noise and interference with finite moments such as additive white Gaussian noise (AWGN), additive correlated Gaussian noise, Gaussian mixture noise, co-channel interference, narrowband interference, and ultra-wideband interference. We present an approximate upper bound for the bit error rate (BER) and an accurate closed-form approximation for the asymptotic BER at high signal-to-noise ratios for Viterbi decoding with the standard Euclidean distance branch metric. For the standard rate-1/2 convolutional code the proposed approximate upper bound and the asymptotic approximation become tight at BERs of 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-6</sup> and 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-12</sup> , respectively. However, if the code is punctured to higher rates (e.g. 2/3 or 3/4), the asymptotic approximation also becomes tight at a BER of 10 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-6</sup> . Exploiting the asymptotic BER approximation we show that the diversity gain of BICM systems only depends on the free distance of the code, the type of fading, and the number of receive antennas but not on the type of noise. In contrast their coding gain strongly depends on the noise moments. Our asymptotic analysis shows that as long as the standard Euclidean distance branch metric is used for Viterbi decoding, BICM systems optimized for AWGN are also optimum for any other type of noise and interference with finite moments.

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.

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 enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,551

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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