Limited-Feedback Precoding for Closed-Loop Multiuser MIMO OFDM Systems with Frequency Offsets
Notice bibliographique
Résumé
Frequency offsets negatively impact the performance of closed-loop multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems. Particularly, when multiple users are active, the impact can be high. Linear precoding and non-linear Tomlinson-Harashima precoding (THP) are thus developed for spatially-multiplexed multiuser OFDM and orthogonal space-time block-coded (OSTBC) OFDM. The proposed precoders employ a limited feedback structure, which is implemented with a shared codebook of precoding matrices, and only the index of the selected optimal matrix is fed back to the transmitter. The conventional limited feedback design criterion for flat-fading MIMO channels is only applicable to single-user OFDM without frequency offsets. We show that the ICI matrix due to frequency offset does not impact users precoding individually, and precoding on a per-subcarrier basis is possible. Exploiting this property, the conventional design is generalized to multiuser OFDM with frequency offsets. Nonlinear precoding uses a modulo arithmetic precoding matrix (which reduces the power efficiency loss inherent in linear precoding and leads to a lower error rate) and outperforms linear precoding. Our precoders not only offer significant bit error rate (BER) improvement for spatially-multiplexed multiuser MIMO OFDM with frequency offsets, but are equally effective for both OSTBC MIMO OFDM and spatially correlated channels.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».