Performance Optimization of LS/LMMSE Using Swarm Intelligence in 3D MIMO-OFDM Systems
Notice bibliographique
Résumé
The capability of Least square (LS) and least minimum mean squared error (LMMSE) channel estimation techniques are limited due to one or two factors (inherent additive Gaussian noise and Inter Carrier Interference, higher computational complexity). These factors tend to be severe when the system grows in terms of numbers of transmitting and receiving antennas, channel parameters, noise etc. Accurate channel parameters estimation using these techniques is still not possible even with smaller Multi input multi output (MIMO) systems at higher signal to noise ratios (SNR) due to complex nature of channel parameters. Swarm Intelligence consisting of agents spread in search space having limited capabilities and random behaviour when interacts with each other and within their own locality are capable of finding solution for a complex problem. When the constructive behaviour of such particles in particle swarm optimization (PSO) within the search space limited to some constraint is applied to optimize the performance of 3D-Pilot Aided Channel Estimation (3D-PACE) of MIMO-OFDM system, results showed that the bit error rate (BER) is significantly decreased. The channel parameters at the receiver obtained using LS and LMMSE are further optimized using PSO with proper and careful setting of PSO initial parameters.
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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 | 0,000 | 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 ».