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Enregistrement W2187647323 · doi:10.1109/tcomm.2015.2475417

Closed-Form Expressions for the BER/SER of OFDM Systems With an Integer Time Offset

2015· article· en· W2187647323 sur OpenAlexafffund
Ahmed M. Hamza, J.W. Mark

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingPhase-shift keyingBit error rateCarrier frequency offsetRayleigh fadingQuadrature amplitude modulationAdditive white Gaussian noiseQAMAlgorithmMathematicsFadingModulation (music)Integer (computer science)Offset (computer science)Computer scienceFrequency offsetTelecommunicationsWhite noiseStatisticsChannel (broadcasting)Decoding methodsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a detailed mathematical analysis of the impact of integer time offsets on the performance of OFDM systems. Although a number of approximate expressions for the probability of error in OFDM systems with integer time offset can be found in the literature, to the best of our knowledge, this work is the first that provides exact expressions. In particular, we derive exact closed-form expressions for the bit error rate (BER) and the symbol error rate (SER) of BPSK, QPSK, and 16-QAM modulation for transmission over both AWGN and Rayleigh fading channels. The effect of the fractional carrier frequency offset (CFO) is taken into consideration in the derivations. This makes the derived expressions more useful in evaluating the probability of error for OFDM systems with CFO only, especially in cases like 16-QAM modulation for transmission over Rayleigh fading channels where exact closed-form expressions are not available. For OFDM systems with a large number of subcarriers, an approximate method for evaluating the BER/SER is given. Finally, numerical results are included to demonstrate the exactness of the derived expressions and the accuracy of the approximate method.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,556

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,240 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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