Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userThe application of X and Y Precoder in MIMO system with limited feedback channel
تطبيق المرمز المسبق X AND Y PRECODER في أنظمة الهوائيات المتعددة MIMO بإضافة قناة راجعة محدودة
1048
0 14
0
(
0
)
Added by
Tishreen University ورقة بحثية
Publication date
2016
fields
Communication Engineering
and research's language is
العربية
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
شهدت السنوات الأخيرة نمواً كبيراً في الاتصالات اللاسلكية نتيجة طلب المستخدمين معدلات عالية لنقل المعطيات. و من هنا جاء الحافز لتطبيق أنظمة MIMO في العديد من التقنيات و المعايير الحديثة؛ لتأمين معدلات نقل المعطيات المطلوبة. لكن لسوء الحظ هذه الأنظمة حساسة تجاه ظروف الإرسال السيئة مثل الخفوت. تستطيع عملية الترميز المسبق Precoding تحسين أداء أنظمة MIMO لتتلاءم مع شروط القناة المتغيرة، من خلال معرفة معلومات حالة القناة CSI بشكلٍ تام بالمرسل. لكن الحصول على هذه المعلومات بشكلٍ تام في المرسل غير قابل للتطبيق العملي؛ بسبب حجمها الهائل، لذا لابد من تخفيض حجمها عبر عملية تعرف بالتكميم، و إرسالها عن طريق قناة راجعة محدودة. إن تقنية X and Y Precoder هي إحدى تقنيات الترميز المسبقالتي تمت دراستها بافتراض معلومات حالة القناة كاملة لدى المرسل. سنقوم في بحثنا هذا بإضافة قناة راجعة محدودة إلى هذه التقنية لتصبح قابلة للتطبيق العملي، حيث أظهرت النتائج أن خسارة أداء X and Y Precoder بوجود قناة راجعة محدودة مقبولة نوعاً ما.
Recent years have witnessed a significant growth in wireless communication as a result of user demand on high rates of data transmission. Therefore, there is a great motivation for the application of MIMO systems in many modern communication standards in order to provide the required data transmission rates. Unfortunately, these systems are sensitive to poor transmission conditions such as fading. Precoding can improve the performance of MIMO systems to adapt with channel conditions by knowing the full channel state information (CSI) at the transmitter. However, a full CSI is often unrealistic in practice because of the huge amount of this information to be sent back. Therefore, this information must be reduced and sent through a limited feedback channel. X and Y Precoder are one of the precoding techniques that have been studied assuming a full CSI at the transmitter. In this research, we will add a limited feedback channel to this technique in order to become applicable in practice. The result has shown that the loss of performance by adding a limited feedback channel may be acceptable.
References used
FOSCHINI, G. J.Layered space-time architecture for wireless communication in a fading environment when using multi-element antennas. Bell labs technical journal. Vol. 1, No .2, 1996,41-59
MIETZNER, J; SCHOBER, R; LAMPE, L; GERSTACKER, W. H; A. HOEHER, A. P. Multiple Antenna Techniques for Wireless Communications – A Comprehensive Literature Survey. IEEE communications. Surveys &tutorials. Vol. 11, No. 2, second quarter, 2009
KWABENA, A. A. Multiple Input Multiple Output (MIMO) Operation Principles. Helsinki Metropolia University of Applied Sciences. Thesis, 2013
rate research
Read More
The employment of multiple antennas at the transmission and reception side for the
formation of a MIMO system contributed significantly to improve the reliability of
transmission and increase the data rate. In the last decade, this system represent
ed the
backbone of wireless communications which paved the way for the development of many
techniques in this area. Therefore, there is a need to study the most important of these
techniques and compare its performance analysis.
This research deals with several closed-loop MIMO techniques : (P-OSM) which
maximizes the minimum Euclidean distance in the received signal constellation in order to
reduce the bit error rate, (X and Y Precoders) which improve the diversity gain of MIMO
system. The aim is to study and analysis the performance of previous techniques in
practical scenarios of wireless communication systems in the presence of limited feedback
channel. The results shows the possibility of practical employment of the P-OSM
technique in a simple way compared to other techniques due to its good performance and
low complexity order.
Modern wireless networks tend to employ more antennas to profit as much as possible
from MIMO techniques. But as the number of antennas increases, the problem of antenna
mutual coupling will affect the performance of MIMO systems currently operatin
g in
wireless networks such as zero forcing (ZF) and Max-SNR precoders.
This research treats the issue of mutual coupling resulting from the electromagnetic
interaction between adjacent antennas and its effect on the work of the ZF and Max-SNR
precoders in MIMO systems. The results showed a clear decrease in the performance of the
two precoders at small spacing between the antennas. It also showed the possibility of
reducing the problem of antenna mutual coupling by increasing the antenna spacing which
is not always available in MIMO systems.
إنّ تزايد الطلب على معدلات النقل في الاتصالات دفع الباحثين لإيجاد طرق جديدة لتلبيّة هذه المتطلبات، ومع محدودية المصادر الترددية (عرض الحزمة) والزمنية تمّ التوّجه لإيجاد مصادر جديدة للنظام تساعد على زيادة معدل النقل وتحسين جودة النظام في الوقت نفسه بغ
ية توفير عرض الحزمة والاستطاعة المستهلكة في الأنظمة التقليدية الحالية التي تحوي هوائي إرسال واحد وهوائي استقبال واحد.
ظهرت أنظمة الاتصالات متعددة المداخل والمخارج MIMO لتقدّم الكثير من التحسينات والميّزات الجديدة لشبكات الاتصالات اللاسلكيّة وأدخلت أنظمة الاتصالات بعصر جديد يستخدم النظام فيه عدة هوائيات في الإرسال والاستقبال للاستفادة من خصائص القناة متعددة المسارات Multipath Channel عبر تقديم ربحين: ربح التنويع Diversity Gain وربح التنضيد Multiplexing Gain حيث يعمل ربح التنويع على زيادة تحسين جودة وأداء النظام، بينما يعمل ربح التنضيد على زيادة معدل نقل النظام، كما أدخلت مؤخرا ميزات أخرى على هذا النظام أهمها تقنية تشكيل الحزمة Beamforming التي تعمل على تركيز الحزمة بالاتجاه المطلوب لتقليل التداخل بين الأجهزة وزيادة جودة الإشارة.
وظفت هذه الميزات في الكثير من أنظمة الاتصالات ومنها أنظمة Wi-Fi والأنظمة الخلوية LTE و5G التي أدخلت مفاهيم جديدة على أنظمة MIMO أهمها: تقنية Massive MIMO الذي ساعد على تحقيق معدلات وكفاءات فائقة وتقنية Virtual MIMO التي تعمل على تشكيل مصفوفات إرسال/استقبال من عدة أجهزة متفرقة.
سوف نقوم في هذا البحث بشرح أساسيات القناة متعددة المسارات وأنظمة MIMO، كيفية نمذجتها رياضياً، ميزات وأرباح هذه المنظومة، بنية المنظومة، أهم تطبيقات هذه المنظومة وخصائصها الجديدة وأخيراً تحدياتها وطرق تطويرها.
Background& Objective: Microdeletions of the Y-chromosome removing the azoospermia factor (AZF)
region are the most frequent molecular genetic cause of spermatogenic failure. Although there is still no
definitive consensus on the relationship betwe
en the type of microdeletion and the resulting sperm defect,
microdeletions in AZFa lead mostly to Sertoli cell only syndrome, mutations in AZFb provoke
interruption in meiosis I and mutations in AZFc result in hypospermatogenesis. Our objective is to
evaluate the frequency and types of Y-chromosome microdeletions in patients with idiopathic nonobstructive
azoospermia (NOA) and its relationship with successful sperm retrieval.
In this paper, we explore text classification with extremely weak supervision, i.e., only relying on the surface text of class names. This is a more challenging setting than the seed-driven weak supervision, which allows a few seed words per class. W
e opt to attack this problem from a representation learning perspective---ideal document representations should lead to nearly the same results between clustering and the desired classification. In particular, one can classify the same corpus differently (e.g., based on topics and locations), so document representations should be adaptive to the given class names. We propose a novel framework X-Class to realize the adaptive representations. Specifically, we first estimate class representations by incrementally adding the most similar word to each class until inconsistency arises. Following a tailored mixture of class attention mechanisms, we obtain the document representation via a weighted average of contextualized word representations. With the prior of each document assigned to its nearest class, we then cluster and align the documents to classes. Finally, we pick the most confident documents from each cluster to train a text classifier. Extensive experiments demonstrate that X-Class can rival and even outperform seed-driven weakly supervised methods on 7 benchmark datasets.
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
