Joint Superimposed Pilot-Aided Channel Estimation and Data Detection for FTN Signaling Over Doubly-Selective Channels
Notice bibliographique
Résumé
Faster-than-Nyquist (FTN) signaling and superimposed pilot (SP) are known techniques to improve the spectral efficiency (SE). This paper proposes an innovative SP-aided channel estimation method for FTN signaling over doubly-selective channels. We adopt a basis expansion model (BEM) to avoid complex channel tracking, and we propose a SP-aided frame structure that eliminates the overhead of multiplexed pilots (MPs). We additionally propose two detection methods: (1) an SP-aided separate channel estimation and data detection (SCEDD) method performing a single channel estimation followed by iterative data detection via a turbo equalizer, and (2) an SP-aided joint channel estimation and data detection (JCEDD) method, which extends the SCEDD by updating the channel estimate in each turbo equalization iteration. At equivalent SE and a high fading rate on the order of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$10^{-3}$</tex-math></inline-formula>, our simulations show that SP-aided SCEDD method outperforms MP-aided techniques in both the mean square error (MSE) and bit error rate (BER), while the SP-aided JCEDD method delivers remarkable performance, where reference approaches fail to track rapid channel variations. At a very low fading rate on the order of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$10^{-4}$</tex-math></inline-formula>, the SP-aided JCEDD algorithm enhances the MSE by over 6 dB and 2 dB compared to the MP-aided frequency domain equalization (FDE) and time domain equalization (TDE) methods, respectively. In terms of BER, the JCEDD provides over 3 dB enhancements compared to MP-aided FDE, while remaining competitive with MP-aided TDE, showing only less than 0.5 dB degradation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».