An Efficient Adaptive Channel Estimation in a Massive MIMO-OFDM Communication Network Based on Minimization of Error Entropy
Notice bibliographique
Résumé
The integration of Massive MIMO, OFDM, and NOMA technologies represents a powerful solution for next-generation wireless communication networks.However, these systems face significant challenges, including accurate channel estimation under low Signal-to-Noise Ratio (SNR) conditions, slow convergence and limited adaptability of conventional algorithms such as LMS and NLMS, inter-user interference, and the complexity of modeling frequency-selective fading in large-scale antenna arrays.This study proposes an adaptive channel estimation framework based on the Minimum Error Entropy (MEE) criterion.Unlike traditional methods that rely on second-order statistics, the MEE approach utilizes higher-order statistics, making it more effective in modeling non-Gaussian and impulsive noise commonly encountered in real-world communication channels.The adaptive nature of the filter also allows it to respond dynamically to timevarying channel conditions.Simulation results demonstrate that the proposed MEE-based estimator achieves a remarkably low Mean Squared Error (MSE) of approximately 2 * 10 -4 and an average Bit Error Rate (BER) of around 9 * 10 -4 , outperforming conventional estimators in both accuracy and robustness.The simulation results show that Leveraging Kernel Density Estimation (KDE) for improved error modeling and coefficient adaptation, the proposed method offers a scalable and efficient solution for reliable channel estimation in Massive MIMO-OFDM-NOMA systems.These results highlight the potential of the proposed framework to significantly enhance spectral efficiency and communication reliability in future 5G/6G wireless networks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».