Mimo Ofdm Systems(미모 Ofdm 시스템)란 무엇입니까?
Mimo Ofdm Systems 미모 Ofdm 시스템 - In this work, we propose a two-stage tensor-based receiver for a joint channel, phase-noise (PN), and data estimation in MIMO-OFDM systems. [1] In this paper, we propose a CSI-based positioning pipeline for wireless LAN MIMO-OFDM systems operating indoors, which relies on NNs that extract a probability map indicating the likelihood of a UE being at a given grid point. [2] Compared with other non-Hermitian symmetry MIMO-OFDM systems, HU-OFDM has significant advantages in terms of power efficiency, system design flexibility, computational complexity, or hardware cost without losing reliability. [3] In this paper, we propose a new stream power allocation method for single-user beamforming for BICM MIMO-OFDM systems. [4] We consider the joint activity detection and channel estimation for massive connectivity in MIMO-OFDM systems. [5] This paper presents a simple technique for employing multiple-beamforming on the downlink of massive MIMO-OFDM systems. [6] In this paper, we consider the problem of hybrid precoding and combining for wideband millimeter wave (mmWave) and sub-terahertz (THz) MIMO-OFDM systems with beam squint effects. [7] In this article, two methods are proposed to further increase the advantages of MIMO-OFDM systems such as high access quality, high data rates and spectral efficiency. [8] This chapter demonstrates various ways for transmitting an image file using MIMO-OFDM systems which have anti-error ability to reduce BER. [9] This work proposes a PAPR reduction algorithm for solving the problem of high PAPR in MIMO-OFDM systems. [10] Simulation results illustrate that the novel semiblind estimators perform much better than existing blind/training-based sparse methods (even including the popular compressed sensing and Bayesian methods), when few training subcarriers are available (which may occur in futuristic, pilot-starved massive MIMO-OFDM systems), at much reduced complexity. [11] In this work, we propose a two-stage tensor-based receiver for joint channel, phase-noise (PN), and data estimation in MIMO-OFDM systems. [12] In this paper, we use SecretKey Capacity (SKC) on MIMO and MIMO-OFDM systems with more than one receiver antennas for the eavesdropper. [13] The BER and the capacity of MIMO-OFDM systems are analyzed by varying the parameters of the system. [14] Wireless Communications and Mobile Computing has retracted the article titled “Adaptive Blind Channel Estimation for MIMO-OFDM Systems Based on PARAFAC” [1], due to a high level of similarity identified with a previously published article, as confirmed by the editorial board [2]: Ruo-Nan Yang, Wei-Tao Zhang, Shun-Tian Lou, "Joint Adaptive Blind Channel Estimation and Data Detection for MIMO-OFDM Systems", Wireless Communications and Mobile Computing, vol. [15] This paper proposes a novel two-stage joint hybrid precoder and combiner design for maximizing the average achievable sum-rate of frequency-selective millimeter-wave massive MIMO-OFDM systems. [16] This paper proposes affine-precoded superimposed pilot (SIP) design, followed by channel state information (CSI) estimation techniques for millimeter wave (mmWave) MIMO-OFDM systems. [17] The main contribution of the proposed algorithm is enabling comprehensive simulation analyses of ED performance based on the SLC method for versatile combinations of operating parameter characteristics for different working environments of MIMO-OFDM systems. [18] The forward error correction plays an important role in enhancing the performance of the MIMO-OFDM systems. [19] To be specific, a spiking reservoir computing (RC) based approach is introduced for spectrum sensing of MIMO-OFDM systems to take advantage of the spatial and temporal correlations of the environment. [20] In addition to this, the proposed method is utilized to restrict the interference in the MIMO-OFDM systems. [21] Therefore, this paper proposes a computationally-efficient hybrid precoding algorithm for mmWave MIMO-OFDM systems. [22] This technique has been investigated for MIMO OFDM systems so far. [23] It is found that around 50% reduction in per-user downlink rate could occur to the majority of users due to asynchronous reception in DM-MIMO OFDM systems. [24]이 연구에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 공동 채널, 위상 잡음(PN) 및 데이터 추정을 위한 2단계 텐서 기반 수신기를 제안합니다. [1] 이 논문에서는 UE가 주어진 그리드 포인트에 있을 가능성을 나타내는 확률 맵을 추출하는 NN에 의존하는 실내에서 작동하는 무선 LAN MIMO-OFDM 시스템을 위한 CSI 기반 포지셔닝 파이프라인을 제안합니다. [2] 다른 비-에르미트 대칭 MIMO-OFDM 시스템과 비교할 때 HU-OFDM은 신뢰성 손실 없이 전력 효율성, 시스템 설계 유연성, 계산 복잡성 또는 하드웨어 비용 측면에서 상당한 이점이 있습니다. [3] 본 논문에서는 BICM MIMO-OFDM 시스템을 위한 단일 사용자 빔포밍을 위한 새로운 스트림 전력 할당 방법을 제안한다. [4] MIMO-OFDM 시스템에서 대규모 연결을 위한 공동 활동 감지 및 채널 추정을 고려합니다. [5] 이 논문은 대규모 MIMO-OFDM 시스템의 다운링크에서 다중 빔포밍을 사용하는 간단한 기술을 제시합니다. [6] 이 논문에서는 빔 스퀸트 효과가 있는 광대역 밀리미터파(mmWave) 및 서브테라헤르츠(THz) MIMO-OFDM 시스템에 대한 하이브리드 프리코딩 및 결합 문제를 고려합니다. [7] 이 기사에서는 높은 액세스 품질, 높은 데이터 속도 및 스펙트럼 효율성과 같은 MIMO-OFDM 시스템의 이점을 더욱 향상시키기 위해 두 가지 방법을 제안합니다. [8] 이 장에서는 BER을 줄이는 오류 방지 기능이 있는 MIMO-OFDM 시스템을 사용하여 이미지 파일을 전송하는 다양한 방법을 보여줍니다. [9] 본 연구는 MIMO-OFDM 시스템에서 높은 PAPR 문제를 해결하기 위한 PAPR 감소 알고리즘을 제안한다. [10] 시뮬레이션 결과는 새로운 semiblind estimator가 기존의 블라인드/트레이닝 기반 희소 방법(인기 있는 압축 센싱 및 베이지안 방법 포함)보다 훨씬 우수한 성능을 발휘함을 보여줍니다. 이때 사용 가능한 훈련 부반송파가 거의 없습니다(미래의 파일럿 부족 대규모 MIMO에서 발생할 수 있음). -OFDM 시스템), 훨씬 감소된 복잡성. [11] 이 연구에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 공동 채널, 위상 잡음(PN) 및 데이터 추정을 위한 2단계 텐서 기반 수신기를 제안합니다. [12] 이 논문에서는 도청을 위한 하나 이상의 수신기 안테나가 있는 MIMO 및 MIMO-OFDM 시스템에서 SKC(SecretKey Capacity)를 사용합니다. [13] MIMO-OFDM 시스템의 BER 및 용량은 시스템의 매개변수를 변경하여 분석됩니다. [14] Wireless Communications and Mobile Computing은 편집 위원회[2 ]: Ruo-Nan Yang, Wei-Tao Zhang, Shun-Tian Lou, "MIMO-OFDM 시스템을 위한 공동 적응형 블라인드 채널 추정 및 데이터 감지", 무선 통신 및 모바일 컴퓨팅, vol. [15] 이 논문은 주파수 선택 밀리미터파 대규모 MIMO-OFDM 시스템의 평균 달성 가능한 합률을 최대화하기 위한 새로운 2단계 공동 하이브리드 프리코더 및 결합기 설계를 제안합니다. [16] 이 논문은 밀리미터파(mmWave) MIMO-OFDM 시스템에 대한 채널 상태 정보(CSI) 추정 기술에 이어 아핀 프리코딩된 중첩 파일럿(SIP) 설계를 제안합니다. [17] 제안된 알고리즘의 주요 기여는 MIMO-OFDM 시스템의 다양한 작업 환경에 대한 작동 매개변수 특성의 다양한 조합에 대한 SLC 방법을 기반으로 하는 ED 성능의 포괄적인 시뮬레이션 분석을 가능하게 하는 것입니다. [18] 순방향 오류 정정은 MIMO-OFDM 시스템의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. [19] 구체적으로 말하면, MIMO-OFDM 시스템의 스펙트럼 감지를 위해 스파이크 저수지 컴퓨팅(RC) 기반 접근 방식이 도입되어 환경의 공간적 및 시간적 상관 관계를 활용합니다. [20] 또한 제안하는 방법은 MIMO-OFDM 시스템에서 간섭을 제한하기 위해 활용된다. [21] 따라서 본 논문에서는 mmWave MIMO-OFDM 시스템을 위한 계산 효율적인 하이브리드 프리코딩 알고리즘을 제안한다. [22] 이 기술은 지금까지 MIMO OFDM 시스템에 대해 조사되었습니다. [23] DM-MIMO OFDM 시스템에서 비동기식 수신으로 인해 대부분의 사용자에게 사용자당 다운링크 속도가 약 50% 감소할 수 있음을 알 수 있습니다. [24]