搜索资源列表
MIMO-OFDMforWirelessCommunications_SignalDetection
- 这是一篇比较有价值的关于MIMO信道估计与接收端信号检测的文章。-This is a valuable on the MIMO channel estimation and signal detection receiving end of the article.
12
- 为了抑制多用户MIMO-OFDM系统的共道干扰,采用MMSE干扰抑制和符号估计相结合的检测方案,该检测方案接收端译码简单.理论分析及仿真结果表明,与传统检测方案相比,该检测方案在没有增加计算复杂度的情况下有效地抑制并消除了共道用户干扰.-In order to restrain the interference of co-channel users in MIMO-OFDM system,in this paper,adopted the combination of the detectio
Underwater-GPS-Positioning
- 提出了基于无线传感器网络的浮标网络水下GPS定位系统模型，分析了 该模型的结构、功能以及工作过程，并从几何角度探讨了水下目标的声学定位算 法。结合Range-Free算法与分布式算法的思想，设计了一种传感器节点自定位算 法，称为BSR（Beacons Signal Ring）定位算法，并对该算法的性能进行了评估与 比较。该算法在锚节点处的信标信号中引入能量等级的机制，无需相邻传感器节 点间信息交换，有效降低了算法复杂度与通信开销。性能分析结果显示，该算法 性能良好，在应用
Lattice-reduction-aideddetection
- 针对多输入多输出空间相关信道环境,提出了一种基于格规约理论的最小均方误差检测算法.该算法考虑了空间相关性的影响,利用复数Lenstra-Lenstra-Lovász格规约算法克服了传统的线性最小均方误差检测器分集阶数随相关系数增加而减小的缺点,使检测到的信号在高信噪比下可以达到比传统算法低个数量级的误码率.理论分析与仿真结果表明,在信道为Kronecker相关平坦衰落模型下,接收端采用最小均方误差信道估计,发射端采用QPSK调制未使用信道编码,当比特信噪比大于18dB时,基于格规约理论的最小均方
MIMO
- 现代通信系统建模与仿真,包括信道的估计和信号的检测还有MIMO通信系统-Modern communication systems modeling and simulation, including channel estimation and signal detection there MIMO communication systems
md
- DS-CDMA 中多用户检测问题与估计问题-CDMA multiuser detection
4.12
- 信号检测与估计中对信号使用ML，MAP等准则的最小误码率估计-Signal detection and estimation of the signal using ML, such as MAP estimate criterion of minimum error rate
5.4
- 信号检测与估计中信号接收概率最小错误率及最大接收率-Signal detection and estimation of signal receiving probability of minimum error rate and maximum rate
roc
- 在信号检测与估计中利用roc曲线更加的使我们易于理解。利用matlab编写了roc曲线-Use roc curve signal detection and estimation makes us more easily understood. Roc curve prepared using matlab
JGLYP40
- 这是一篇比较有价值的关于MIMO信道估计与接收端信号检测的文章,()
5G 中的 SCMA Turbo 学习
- 稀疏码多址 (SCMA) 是最近设计的一种扩展技术，其中 QAM 符号被映射到不同的 OFDMA 音调。基于码本的映射可以看作是一种扩频编码过程，其中整形增益有助于提高频谱效率并增强系统性能。本文基于 SCMA 编码方案，提出了一种联合多用户检测 (MUD) 和信道解码方法，应用了“turbo 原理”。与传统的分离检测和解码方案相比，turbo检测性能更好，增益更高，复杂度适中。在此之上，提出了一种改进方法，即在迭代之前修改外在信息。改进是基于信息的可靠性，保持可靠的信息并减少不可靠的信息。具体