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Enregistrement W6901500186 · doi:10.60692/93sab-ms939

Detection of Signals in MC–CDMA Using a Novel Iterative Block Decision Feedback Equalizer

2022· article· en· W6901500186 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePAPR reduction in OFDM
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBit error rateNonlinear distortionInterference (communication)Distortion (music)Channel (broadcasting)Orthogonal frequency-division multiplexingWirelessAmplifierResidualIterative method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a technique to mitigate multiple access interference (MAI) in multicarrier code division multiple access (MC-CDMA) wireless communications systems. Although under normal circumstances the MC-CDMA system can achieve high spectral efficiency and resistance towards inter symbol interference (ISI) however when exposed to substantial nonlinear distortion the issue of MAI manifests. Such distortion results when the power amplifiers are driven into saturation or when the transmit signal experiences extreme adverse channel conditions. The proposed technique uses a modified iterative block decision feedback equalizer (IB-DFE) that uses a minimal mean square error (MMSE) receiver in the feed-forward path to nullify the residual interference from the IB-DFE receiver. The received signal is re-filtered in an iterative process to significantly improve the MC-CDMA system's performance. The effectiveness of the proposed modified IB-DFE technique in MC-CDMA systems has been analysed under various harsh nonlinear conditions, and the results of this analysis presented here confirm the effectiveness of the proposed technique to outperform conventional methodologies in terms of the bit error rate (BER) and lesser computational complexity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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