Analysis of multi‐user detection of multi‐rate transmissions in multi‐cellular CDMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we address the issue of multi‐user receiver design in realistic multi‐cellular and multi‐rate CDMA systems based on performance analysis. We consider the multi‐user detection (MUD) technique, denoted interference subspace rejection (ISR), because it offers a wide range of canonic suppression modes that range in performance and complexity between interference cancellers and linear receivers. To further broaden our study, we propose a modified ISR scheme called hybrid ISR to cope better with multi‐rate transmissions. The performance analysis, which is based on the Gaussian assumption (GA) and validated by simulations, takes into account data estimation errors, carrier frequency mismatch, imperfect power control, identification errors of time‐varying multipath Rayleigh channels and intercell interference. This analysis enables us to optimize the selection of the MUD mode for multi‐rate transmissions in different operating conditions. The effectiveness of interference cancellation is indeed investigated under different mobile speeds, numbers of receiving antennas, near‐far situations, channel estimation errors, and out‐cell to in‐cell interference ratios. This investigation suggests that the out‐of‐cell interference, the residual in‐cell interference, the noise enhancement as well as low mobility favor the simplest MUD modes as they offer the best performance/complexity tradeoffs. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».