Channel Estimation for Filtered OFDM Transceiver Systems
Notice bibliographique
Résumé
The advantages of filtered orthogonal frequency division multiplexing (f-OFDM) over conventional OFDM, universally filtered multicarrier (UFMC) and filter bank multi-carrier (FBMC) techniques have made it a prominent choice for the future generations of wireless networks. Nevertheless, due to its backward compatibility, the specific task of channel estimation for f-OFDM systems has not yet been addressed; although, due to the difference in the signal model, by doing so one might achieve improvements in the performance or spectral efficiency of the system. We develop a pilot-aided channel estimation scheme for f-OFDM with no or minimal cyclic prefix (CP) based on the statistical properties of the interference, i.e. inter-symbol interference (ISI), inter-carrier interference (ICI), adjacent-carrier interference (ACI) and noise terms. We demonstrate the possibility to shorten or totally remove the CP from the f-OFDM transceiver while applying a one-tap-per-subcarrier equalizer and maintaining the performance and complexity of the transceiver system satisfactory. We propose a pilot-based least square (LS) estimator and an average-taking modified variant of it that perform very close to the perfect channel and outperform a pilot-to-pilot interpolation-based channel estimator in BER simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».