TAILIEUCHUNG - Digital communication receivers P15

Digital Communication Receivers: Synchronization, Channel Estimation, and Signal Processing Heinrich Meyr, Marc Moeneclaey, Stefan A. Fechtel Copyright 1998 John Wiley & Sons, Inc. Print ISBN 0-471-50275-8 Online ISBN 0-471-20057-3 | Digital Communication Receivers Synchronization Channel Estimation and Signal Processing Heinrich Meyr Marc Moeneclaey Stefan A. Fechtel Copyright 1998 John Wiley Sons Inc. Print ISBN 0-471-50275-8 Online ISBN 0-471-20057-3 Chapter 15 Parameter Synchronization for Selective Fading Channels ------------------------------ -------------------------------- In the two sections of this chapter we shall concentrate on linear sync parameter estimation for the selective fading case . frequency-selective fading channel estimation. Again many of the sync algorithms presented here draw from the ideas and results of Chapter 12 with emphasis on reduced-complexity yet close-to-optimal synchronizer structures and algorithms. Non-Data-Aided NDA Selective Fading Channel Estimation and Detection In this section detection and selective fading channel estimation without the use of known data is discussed. Analogous to NDA flat fading channel estimation the one-step selective channel predictor estimate has been identified as the sync parameter necessary for metric computation eq. 13-25 in NDA synchronized detection Section . Algorithms for generating such an estimate are studied in Section and differentially coherent detection using decision-directed DD selective channel estimation is discussed in Section . LMS-Kalman and LMS-Wiener One-Step Channel Prediction As with flat fading channel estimation the selective channel predictor estimate hfc fc_i can in principle be generated either via nonrecursive Wiener estimation or recursive Kalman-type algorithms. From Section we know that true ML estimation of the modulation-free channel tap trajectories hv-k y 0 1 . 2L 1 is not possible so optimal Wiener estimation must resort to a direct computation of the MAP predictor estimate eq. 12-71 or to a partitioning of the signal and symbols afc_i into several subblocks so that ML snapshot acquisition becomes feasible eq. 12-83 . Both methods can easily be .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
31    426    56
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.