Receive Soft Antenna Selection for Noise-Limited/Interference MIMO Channels
Notice bibliographique
Résumé
Although the Multi-Input and Multi-Output (MIMO) communication systems provide \nvery high data rates with low error probabilities, these advantages are obtained \nat the expense of having high signal processing tasks and the hardware cost, \ne.g. expensive Analog-to-Digital (A/D) converters. The increased hardware cost \nis mainly due to having multiple Radio Frequency (RF) chains (one for each antenna \nelement). Antenna selection techniques have been proposed to lower the \nnumber of RF chains and provide a low cost MIMO system. Among them, due to a \nbeamforming capability Soft Antenna Selection (SAS) schemes have shown a great \nperformance improvement against the traditional antenna sub-set selection methods \nfor the MIMO communication systems with the same number of RF chains. \nA SAS method is basically realized by a pre-processing module which is located \nin RF domain of a MIMO system. In this thesis, we investigate on the receive \nSAS-MIMO, i.e. a MIMO system equipped with a SAS module at the receiver side, \nin noise-limited/interference channels. For a noise-limited channel, we study the \nSAS-MIMO system for when the SAS module is implemented before Low Noise \nAmplifier (LNA), so-called pre-LNA, under both spatial multiplexing and diversity \ntransmission strategies. The pre-LNA SAS module only consists of passive \nelements. The optimality of the pre-LNA SAS method is investigated under two \ndi erent practical cases of either the external or internal noise dominates. For the \ninterference channel case, the post-LNA SAS scheme is optimized based on Power \nAngular Spectrum (PAS) of the received interference signals. The analytical derivations \nfor both noise-limited and interference channels are verified via the computer \nsimulations based on a general Rician statistical MIMO channel model. The simulation \nresults reveal a superiority of the post-LNA SAS to the post-LNA SAS at any \ncondition. Moreover, using the simulations performed for the interference channels \nwe show that the post-LNA SAS is upper bounded by the full-complexity MIMO. \nSince in both above-mentioned channels, noise-limited and interference, the \nchannel knowledge is needed for the SAS optimization, in this thesis we also propose \na two-step channel estimation method for the SAS-MIMO. This channel estimation \nis based on an Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) MIMO system. \nTwo di erent estimators of Least-Square (LS) and Minimum-Mean-Square- \nError (MMSE) are applied. Simulation results show a superiority of the MMSE \nmethod to the LS estimator for a MIMO system simulated under the 802.16 framing \nstrategy. Moreover, a 802.11a framing based SAS-MIMO is simulated using \nMATLAB SIMULINK to verify the two-step estimation procedure. \nFurthermore, we also employ a ray-tracing channel simulation to assess di erent \nSAS configurations, i.e. realized by active (post-LNA) and/or passive (pre-LNA) \nphased array, in terms of signal coverage. In this regard, a rigorous Signal to Noise \nRatio (SNR) analysis is performed for each of these SAS realizations. The results \nshow that although the SAS method performance is generally said to be upperbounded \nby a full-complexity MIMO, it shows a better signal coverage than the \nfull-complexity MIMO.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».