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Enregistrement W2429501648 · doi:10.1109/tcomm.2008.060585

A blind carrier frequency offset estimation scheme for OFDM systems with constant modulus signaling

2008· article· en· W2429501648 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Communications · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthogonal frequency-division multiplexingCarrier frequency offsetFrequency offsetIdentifiabilityFrequency domainControl theory (sociology)MathematicsMIMOFrequency-division multiplexingElectronic engineeringAlgorithmChannel (broadcasting)Computer scienceTelecommunicationsEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new blind carrier frequency offset (CFO) estimation scheme for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems with constant modulus (CM) signaling. Both single-input single-output (SISO) systems and multiple-input multiple-output (MIMO) systems with orthogonal space-time block coding are considered. The proposed scheme is based on the reasonable assumption that the channel frequency response changes slowly in the frequency domain, which implies that the channel frequency response on two consecutive sub- carriers is approximately the same. Based on this assumption, cost functions are derived in closed-form, which minimize the difference between the signal power of two neighboring subcarriers. The identifiability of the proposed scheme is mathematically proved, which implies that minimizing the derived cost function gives an approximate estimate of the CFO. We demonstrate that the proposed scheme provides an excellent trade-off between complexity and performance as compared to prominent existing estimation schemes.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,229 · 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