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Enregistrement W2802430384 · doi:10.1109/jsyst.2018.2817598

On the Joint Impact of Hardware and Channel Imperfections on Cognitive Spatial Modulation MIMO Systems: Cramer–Rao Bound Approach

2018· article· en· W2802430384 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 Systems Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesUnited Arab Emirates University
Mots-clésPairwise error probabilityMIMOUnderlayRayleigh fadingUpper and lower boundsChannel (broadcasting)Channel state informationComputer scienceAlgorithmFadingCramér–Rao boundTransceiverModulation (music)Electronic engineeringSignal-to-noise ratio (imaging)TelecommunicationsMathematicsEstimation theoryEngineeringWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the performance of spatial modulation for multiple-input multiple-output underlay spectrum-sharing systems in the presence of three practical deleterious effects: (1) transceiver hardware impairments, (2) outdated channel state information (CSI), and (3) imperfect CSI. In particular, for Rayleigh fading channels, a closed-form expression of the average pairwise error probability and a tight upper bound of the average bit error rate (ABER) are derived. In addition, asymptotic and yet simple approximate expressions are obtained, and consequently insightful discussions are manifested on the impacts of channel and hardware imperfections and on the diversity order. Moreover, explicit exact and approximate expressions for the Cramer-Rao bound are computed for assessing the channel estimation accuracy. Numerical results, which are validated through simulations, show that nonzero bounds of the ABER occur in the high power domain because of the effects of channel and hardware impairments.

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 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,552

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,232 · 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