Discrete Cosine Transform (DCT) can be used instead of conventional Discrete Fourier Transform (DFT) for the Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) construction, which offers many advantages. In this paper, the Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) DCT-OFDM is enhanced using a proposed Cosine Domain Equalizer (CDE) instead of a Frequency Domain Equalizer (FDE). The results are evaluated through the Rayleigh fading channel with Co-Carrier Frequency Offset (Co-CFO) of different MIMO configurations. The average bit error probability and the simulated time of the proposed scheme and the conventional one is compared, which indicates the importance of the proposed scheme. Also, a closed formula for the number of arithmetic operations of the proposed equalizer is developed. The proposed equalizer gives a simulation time reduction of about 81.21%, 83.74% compared to that of the conventional LZF-FDE, and LMMSE-FDE, respectively for the case of 4x4 configuration.


翻译:离散余弦变换(DCT)可替代传统离散傅里叶变换(DFT)用于正交频分复用(OFDM)系统构建,具有诸多优势。本文通过提出余弦域均衡器(CDE)替代频域均衡器(FDE),对多输入多输出(MIMO)DCT-OFDM系统进行增强。基于不同MIMO配置下的瑞利衰落信道与共载波频偏(Co-CFO)条件评估性能,对比了所提方案与传统方案的平均误码概率和仿真时间,验证了所提方案的重要性。同时推导了所提均衡器算术运算次数的闭式表达式。在4×4配置下,与传统LZF-FDE和LMMSE-FDE相比,所提均衡器分别实现约81.21%和83.74%的仿真时间缩减。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR 2022】视觉提示调整(VPT),Vision Prompt Tuning
专知会员服务
32+阅读 · 2022年3月12日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月17日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月17日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月12日
Arxiv
25+阅读 · 2023年6月23日
VIP会员
最新内容
《边缘计算关键技术分析及美军作战实践应用》
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:08
边缘计算的军事应用
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:50
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
4+阅读 · 8月8日
《多域冲突比较支持模型》60页
专知会员服务
10+阅读 · 8月7日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员