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Enregistrement W7051511642

Optimal transceiver design for non-regenerative MIMO relay systems

2014· dissertation· en· W7051511642 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrostatic Discharge in Electronics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelayMIMOBasebandTransceiverChannel (broadcasting)Parametric statisticsCommunications systemTransformation (genetics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple-input multiple-output (MIMO) relaying can increase system throughput, overcome shadowing and expand network coverage more efficiently than its single-antenna counterpart.Non-regenerative (amplify-and-forward) strategies, in which the relays apply linear transformation matrices to their received baseband signals before retransmitting them, are favored in many applications due to low processing delays and implementation complexity.In this regard, transceiver design is crucial to fulfilling the great potential of MIMO relay communication systems.In this thesis, we explore this general problem from two different perspectives: coherent combining and adaptation.Within the first perspective, we design linear transceivers for a one-source-multiplerelays-one-destination system in which the source sends information to the destination through multiple parallel relay stations, such that the signals from these relays are coherently combined at the destination to benefit from distributed array gain.Two approaches are proposed: a low-complexity structured hybrid framework and a minimum mean square error (MSE) optimization approach.In the first approach, the non-regenerative MIMO relaying matrix at each relay is generated by cascading two substructures, akin to an equalizer for the backward channel and a precoder for the forward channel.For each of them, we introduced one-dimensional parametric families of candidate matrix transformations.This hybrid framework allows for the classification and comparison of all possible combinations of these substructures, including several previously investigated methods and their generalizations.The design parameters can further be optimized based on individual channel realizations or on channel statistics; in the latter case, the optimum parameters can be well approximated by linear functions of the signal-to-noise ratios (SNRs).This hybrid framework achieves a good balance between performance and complexity.In the second approach, the relaying matrices are designed to minimize the MSE between the transmitted and received signal symbols.Two types of constraints on the transmit power of the relays are considered separately: weighted sum and per-relay power constraints.Under the weighted sum power constraint, we are able to derive a closed-form expression for the optimal solution, by introducing a complex scaling factor at the destination and using Lagrangian duality.Under the per-relay power constraints, we propose a power balancing algorithm that converts the problem into an equivalent one with a weighted sum power constraint.In addition, we investigate the joint design of the MIMO equalizer at the

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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