Linear Precoded THP-FDE for Single-Carrier Broadband MIMO Systems
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».