Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 16 trang
Dung lượng: Đang cập nhật

Giới thiệu nội dung

Trellis-Based Iterative Adaptive Blind Sequence Estimation for Uncoded/Coded Systems with Differential Precoding

Tên đề tài:

Trellis-Based Iterative Adaptive Blind Sequence Estimation for Uncoded/Coded Systems with Differential Precoding

Tác giả:

Xiao-Ming Chen, Peter A. Hoeher

Lĩnh vực:

Information and Coding Theory Lab, Faculty of Engineering, University of Kiel

Nội dung tài liệu:

Bài báo này đề xuất các bộ ước lượng chuỗi mù thích ứng dựa trên trellis, có độ phức tạp giảm thiểu, có thể được diễn giải là các bộ thu được rút gọn từ bài toán ước lượng dữ liệu/kênh ML. Số trạng thái trong trellis được coi là một tham số thiết kế, mang lại sự cân bằng giữa hiệu suất và độ phức tạp. Đối với các chòm sao tín hiệu đối xứng, mã hóa vi sai hoặc các dạng tổng quát hóa là cần thiết để chống lại sự mơ hồ về pha. Ở bộ thu, cấu trúc của siêu-trellis (biểu thị mã hóa vi sai và nhiễu liên ký hiệu) được khai thác một cách rõ ràng thay vì thực hiện giải mã vi sai chỉ để giải quyết vấn đề mơ hồ về pha. Trong các hệ thống không mã hóa, chuỗi dữ liệu chỉ có thể được xác định đến một chỉ số dịch chuyển không xác định. Sự mơ hồ về dịch chuyển này có thể được giải quyết bằng cách xem xét bộ mã hóa kênh ngoài. Độ lớn trung bình của các đầu ra mềm từ bộ giải mã kênh tương ứng được khai thác để xác định chỉ số dịch chuyển. Đối với các hệ thống nhảy tần qua các kênh fading, một sơ đồ nối tiếp kép được đề xuất, trong đó mã bên trong được áp dụng để chống lại sự mơ hồ về dịch chuyển và mã bên ngoài cung cấp đa dạng thời gian cùng với một bộ xen kẽ giữa các cụm. Bài báo cũng trình bày các phương pháp để giải quyết sự mơ hồ về pha và dịch chuyển, cũng như các cực tiểu cục bộ khác.

Mục lục chi tiết:

  • 1. INTRODUCTION
  • 2. SYSTEM MODEL
  • 2.1. Transmitter
  • 2.2. Channel model
  • 2.3. Receiver
  • 3. REDUCED-COMPLEXITY RECEIVERS DERIVED FROM THE ML JOINT DATA/CHANNEL ESTIMATOR
  • 3.1. Two-step iterative alternating data/channel estimation
  • 3.2. Trellis-based adaptive blind sequence estimation (TABSE)
  • 4. ITERATIVE TRELLIS-BASED ADAPTIVE BLIND SEQUENCE ESTIMATION
  • 4.1. Initialization issue
  • 4.2. Local minima
  • 4.3. Summary of proposed iterative TABSE
  • 4.4. Numerical results for uncoded transmission
  • 5. BLIND TURBO PROCESSOR
  • 5.1. Estimated L-values under phase ambiguity
  • 5.2. Shift ambiguity compensation
  • 5.3. Double serial concatenation for fading channels
  • 5.4. Overall receiver
  • 5.5. Numerical results for coded systems
  • 6. CONCLUSIONS
  • APPENDIX
  • A. L-VALUES UNDER SHIFT AMBIGUITY
  • A.1. Definitions
  • A.2. L-values under shifted channel coefficients