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Enregistrement W2343491352 · doi:10.1109/tvt.2016.2521878

Linear Precoded THP-FDE for Single-Carrier Broadband MIMO Systems

2016· article· en· W2343491352 sur OpenAlexafffund
Peiran Wu, Xin Ge, Zhanjun Liu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMIMOPrecodingSC-FDEComputer scienceAlgorithmBit error rateIntersymbol interferenceMean squared errorEqualization (audio)Minimum mean square errorElectronic engineeringControl theory (sociology)MathematicsTelecommunicationsDecoding methodsEngineeringChannel (broadcasting)EstimatorStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tomlinson-Harashima precoding with frequency-domain equalization (THP-FDE) is a promising approach for multiple-input multiple-output (MIMO) single-carrier broadband systems. By performing interference cancelation at the transmitter, THP-FDE performs better than frequency-domain decision-feedback equalization (FD-DFE) via eliminating the error propagation problem resulting from incorrect symbol decisions. One of the drawbacks for MIMO THP-FDE systems is that the spatial stream with the largest mean square error (MSE) dominates the error performance. To alleviate this problem, conventional design adopts a sorting algorithm (a permutation matrix) to minimize the worst-case stream MSE. Since the difference of stream MSEs roots in the nonequal diagonal entries of the MSE matrix in the time domain, we are motivated to apply a general linear precoder based on geometric-mean decomposition to balance these MSEs. By jointly optimizing the precoder and equalizer, we are able to minimize the arithmetic MSE, geometric MSE, and the worst stream MSE simultaneously for the MIMO THP-FDE system. Simulation results are presented to demonstrate the superior bit-error-rate (BER) performance of the proposed transceiver architecture for MIMO THP-FDE systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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