Subcarrier availability in OFDM systems with imperfect carrier synchronization in deep fading noisy doppler channels
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, we investigate the performance of a multi-user OFDM system under imperfect synchronization which is caused due to noise, Doppler shift and frequency selective fades in the channel. Analytical result indicates that the SNR degrades as the average power of the channel impairments such as AWGN, carrier frequency offset due to Doppler frequency and fading gain is increased.The SNR degradation leads to imperfect synchronization and hence decreases the total number of subcarriers available for allocation. Based on Monte Carlo analysis, 22% loss in the number of allocatable subcarriers is noticed under imperfect synchronization as compared to perfect synchronization. We utilize empirical modelling to characterize the available number of subcarriers as a Poisson random variable. In addition, we determine the percentage decrease in the total number of allocatable subcarriers under varying channel parameters such as AWGN, Doppler frequency and fading gain. The results indicate 19% decrease in the number of available subcarriers as average AWGN power is increased by 10dB; 44% decrease as the Doppler frequency is varied between 10Hz to 100Hz; and 56% decrease as the fading gain is varied between 0dB to -30dB. Furthermore, the evaluation of an adaptive subcarrier allocation algorithm under imperfect synchronization. Hence, radio resource allocation for multicarrier systems should consider the percentage loss in the available subcarriers under imperfcet synchronization.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».