MIMO-OFDM Implementation Using VLSI
Notice bibliographique
Résumé
The modulation technique which divides the available spectrum into sub-carriers is called OFDM. OFDM when compared with FDMA (Frequency-Division Multiple Access), OFDM uses the spectrum effectively by channel spacing, in this channel signals are spaced closely together and makes the carriers perpendicular to each other, it prevents the interference between a close-spaced carrier channel. OFDM is specifically used for its robustness in channel fading in the wireless communication. In order to make the system flexible, reconfigurable architecture is used as a pre-requisite. The most efficient reconfigurable and reusable architecture is FPGA. OFDM technique is used, for achieving maximum data rate, with help of MIMO systems. Interference between user to user can be observed by every user in MIMO, due to transmission of data over a common channel. To reduce the inter-user-interference, zero-force precoding technique is used at the transmitter. Here, the information is coded and is transmitted over the channels (MIMO), then the information which is received at the receiver has comparatively low Bit Error Rate (BER). The main aim of this project is, to design and implement a base band (BB)OFDM transmitter and receiver on a FPGA hardware. It involves QPSK mapping module, scrambler, encoder, inter-leaver and cyclic prefix insertion modules. This design uses a 64-point FFT or IFFT as one of its main modules. In addition to OFDM, we are using a zero-force-pre-coding technique in this system which will be simulated using Xilinx 14.5 software and verified by using MATLAB 7.1.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,014 | 0,003 |
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 ».