For the sake of completeness, in th

For the sake of completeness, in this section we make a few brief remarks.
Remark 1: A coded architecture namely Turbo-BLAST has been proposed in [31 ]. The
new transceiver has less computational complexity than the optimal ML decoder. Furthermore,it has a probability of error performance that is order of magnitude smaller than the traditional BLAST architecture [31].
Remark 2: DBLAST is the most complex algorithm of the BLAST architecture. Then
probably comes the Turbo-BLAST, and the the simplest one is VBLAST.
Remark 3: BLAST architecture achieves its best performance in rich-scattering channels
[4]. Thus, spatial correlation limits the performance of BLAST transceivers.
Remark 4: ZF, MMSE, SIC, and OSIC receivers provide only N—M+l diversity order,
but have varying SNR loss (see Table. 2.1). Thus, with N = M, the diversity performance
for linear receivers is exactly the same as that of SISO system! Therefore, the use of
suboptimal receivers incur a loss in the diversity order. This is in contrast to the more
complex ML receiver for which the diversity order is always N [13]. However, SIC/OSIC
receivers have the lowest SNR loss among all suboptimal receivers.

Kết quả (Việt) 1:

Vì lợi ích của sự hoàn chỉnh, trong phần này chúng tôi thực hiện một vài nhận xét ngắn.
nhận xét 1: một kiến trúc mã cụ thể là Turbo vụ nổ đã được đề xuất trong [31]. Các
mới thu phát có ít tính toán phức tạp hơn các bộ giải mã ML tối ưu. Hơn nữa, nó có một xác suất của hiệu suất lỗi là đơn đặt hàng của cường độ nhỏ hơn so với kiến trúc truyền thống của vụ nổ [31].
2 nhận xét: DBLAST là thuật toán phức tạp nhất của kiến trúc vụ nổ. Sau đó
có lẽ đến vụ nổ, Turbo, và một trong những đơn giản nhất là VBLAST.
nhận xét 3: vụ nổ kiến trúc đạt được hiệu suất tốt nhất trong phong phú-tán xạ Kênh
[4]. Vì vậy, không gian tương quan giới hạn hiệu suất của vụ nổ thu.
nhận xét 4: ZF, MMSE, SIC và OSIC nhận cung cấp chỉ N-M l đa dạng đơn đặt hàng,
nhưng có khác nhau SNR mất (xem bảng. 2.1). Vì vậy, với N = M, các hoạt động đa dạng
cho tuyến tính thu là chính xác giống như hệ thống SISO! Vì vậy, việc sử dụng của
suboptimal nhận phải chịu một mất mát trong bộ đa dạng. Điều này là trái ngược với hơn
nhận ML phức tạp mà bộ đa dạng là luôn luôn là N [13]. Tuy nhiên, SIC/OSIC
máy thu có sự mất mát SNR thấp nhất trong số tất cả suboptimal thu.

Kết quả (Việt) 2:

Vì lợi ích của sự hoàn chỉnh, trong phần này chúng tôi thực hiện một vài nhận xét ​​ngắn gọn.
Ghi chú 1: Một kiến trúc mã cụ thể là Turbo-BLAST đã được đề xuất trong [31]. Các
bộ thu phát mới có độ phức tạp tính toán thấp hơn ML giải mã tối ưu. Hơn nữa, nó có một khả năng thực hiện lỗi đó là thứ tự cường độ nhỏ hơn so với kiến trúc truyền thống BLAST [31].
Ghi chú 2: DBLAST là thuật toán phức tạp nhất của kiến trúc BLAST. Sau đó
có thể đến Turbo-BLAST, và đơn giản nhất là VBLAST.
Ghi chú 3: Kiến trúc BLAST đạt được hiệu suất tốt nhất của mình trong các kênh truyền hình phong phú tán xạ
[4]. Như vậy, tương quan không gian hạn chế hiệu suất của máy thu phát BLAST.
nhận xét ​​4: ZF, MMSE, SIC, và OSIC thu chỉ cung cấp N-M + l để đa dạng,
nhưng đã thay đổi mất SNR (xem Bảng 2.1.). Như vậy, với N = M, hiệu suất đa dạng
cho máy thu tuyến tính là chính xác giống như của hệ thống SISO! Vì vậy, việc sử dụng các
máy thu tối ưu phải chịu một mất mát trong để đa dạng. Điều này trái ngược với nhiều
nhận ML phức tạp mà để đa dạng luôn luôn là N [13]. Tuy nhiên, SIC / OSIC
nhận có sự mất mát SNR thấp nhất trong số tất cả các máy thu tối ưu.