MMSE‐based iterative processing with imperfect channel and parity check in MIMO systems
Notice bibliographique
Résumé
It is known that the acquisition of the complete channel state information at receivers is difficult in multiple‐input multiple‐output (MIMO) systems. Channel estimation error is unavoidable in practical applications. Under imperfect channel conditions, the channel estimate is directly applied to the equalisation process in the conventional minimum mean‐square error (MMSE)‐based turbo equalisation scheme. A few studies treat the channel estimation error as an independent component from the channel estimate and slightly enhanced performance is achieved. Unlike the existing work, the authors derive the MMSE‐based iterative processing conditioned on channel estimate. Moreover, they note that in low‐density parity check coded systems, the parity‐check procedure is also involved. The pass in parity check indicates that the message bitstream is successfully recovered. This information can be utilised to reduce the overall computational complexity by degrading the MIMO size since the unknown parameters are reduced. By extending the analysis in a small‐scale MIMO system to a large‐scale one, they propose to utilise the normalised transmission power in the development. Numerical results show the proposed schemes outperform the existing schemes in terms of system bit error rate and computational complexity performance.
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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 | 0,000 | 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 ».