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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 938 - 942 (5page)
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In many wireless systems, the ambient noise is known through experimental measurements to be decidedly non-Gaussian due to impulsive phenomena. Many conventional multiuser detectors may suffer a considerable performance loss in the presence of such impulsive ambient noise. In this paper, we study a large-scale multiuser multipleinput multiple-output (MIMO) system in presence of non-Gaussian noise. For the system, we present a genetic algorithm (GA) for a large-dimensional signal detecting as it performs multi-direction search by manipulating and maintaining a population of potential solutions, and thus can be more robust than other conventional detectors, especially with the presence of non-Gaussian noises. Meanwhile, GA can be less complicated than other conventional detectors since it doesn’t require any complicated computations (e.g., matrix inverse and derivation). Simulation results show that the GA detector offers performance gain over the linear Minimum Mean Square Error (MMSE) detector in presence of non-Gaussian noise as well as Gaussian noise.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL
III. GENETIC DETECTOR FOR LARGE-SCALE MIMO SYSTEMS
IV. SIMULATION RESULTS
V. CONCLUSION
REFERENCES
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