Structured-Compressed-Sensing-Based Impulsive Noise Cancelation for MIMO Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the powerful signal processing theory of structured compressed sensing (SCS) is exploited to overcome the challenge of impulsive noise (IN) cancelation in multiple-input multiple-output (MIMO) systems. To the best of the authors' knowledge, the SCS theory is adopted for the first time for IN elimination, bridging IN mitigation and MIMO systems for its potential applications in vehicular-related communications. In achieving the SCS-based IN cancelation, the measurements matrix of the IN is first obtained from the null subcarriers in the MIMO system specified by the IEEE 802.11 standards series. The SCS optimization framework is then formulated through the proposed spatially multiple measuring method, by fully exploiting the spatial correlation of the IN signals at different receive antennas. To efficiently reconstruct the IN signal, an enhanced SCS-based greedy algorithm, structured a priori aided sparsity adaptive matching pursuit, is proposed, which significantly improves the accuracy and robustness compared with the state-of-the-art methods. Theoretical analysis is presented to guarantee the convergence and the performance error bound of the proposed greedy algorithm. Computer simulations validate that the proposed scheme outperforms the conventional ones over the wireless MIMO channel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».