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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이남윤
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 포항공과대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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This paper considers an uplink massive multiple-input multiple-output (MIMO)
system with one-bit analog-to-digital converters (ADCs). Based on the expectation
maximization (EM) algorithm, a minimum weighted hamming distance detection
(wMDD) method which is robust to time-varying channel environments is pro
posed. The key idea of the proposed method is to interactively learn the centroid
of the received signal and the corresponding implicit channel state information
in a recursive form. From simulations, it is demonstrated that under the premise
of a Gauss-Markov fading channel model, the proposed EM aided wMDD con
siderably outperforms the conventional wMDD when the mobility of users is not
too high.
system with one-bit analog-to-digital converters (ADCs). Based on the expectation
maximization (EM) algorithm, a minimum weighted hamming distance detection
(wMDD) method which is robust to time-varying channel environments is pro
posed. The key idea of the proposed method is to interactively learn the centroid
of the received signal and the corresponding implicit channel state information
in a recursive form. From simulations, it is demonstrated that under the premise
of a Gauss-Markov fading channel model, the proposed EM aided wMDD con
siderably outperforms the conventional wMDD when the mobility of users is not
too high.
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