Robust signal‐to‐noise ratio and noise variance estimation for single carrier frequency domain equalisation ultra‐wideband wireless systems
Notice bibliographique
Résumé
In block‐mode transmission, single carrier frequency domain equalisation‐based ultra‐wide‐band technique is a promising physical‐layer candidate scheme. Here, the authors address the noise variance estimation problem for signal‐to‐noise ratio estimation in such systems. Our investigations focus on the estimation schemes both robust to the pilot sequence and the channel type. First, the authors, respectively, define the correlated noise samples and the uncorrelated ones, where the difference signals or the sum signals of two adjacent received pilot signals are included. Then, with the help of the Cramer–Rao lower bound (CRLB) theorem, the authors either use the correlated or the uncorrelated samples to estimate the noise variance based on the difference signals and the sum signals, respectively, regardless of the pilot sequences. The corresponding CRLBs are also given and analysed. Finally, under either the correlated or the uncorrelated noise samples, the authors propose to linearly combine the estimator of the difference signals with that of the sum signals where the weight coefficients are optimised. Since the proposed two combined estimators are not only robust to the pilot sequence but also automatically adapt the weights to the channel condition, they can significantly outperform the existing estimators.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».