HU225835B1 - Method for equalising and demodulating a data signal which is transmitted via a time-variant channel - Google Patents
Method for equalising and demodulating a data signal which is transmitted via a time-variant channel Download PDFInfo
- Publication number
- HU225835B1 HU225835B1 HU0500020A HUP0500020A HU225835B1 HU 225835 B1 HU225835 B1 HU 225835B1 HU 0500020 A HU0500020 A HU 0500020A HU P0500020 A HUP0500020 A HU P0500020A HU 225835 B1 HU225835 B1 HU 225835B1
- Authority
- HU
- Hungary
- Prior art keywords
- data
- coefficients
- spreading
- search tree
- determination
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 76
- 230000007480 spreading Effects 0.000 claims description 25
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 10
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 claims description 7
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 claims 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 21
- 230000004044 response Effects 0.000 description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 2
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 2
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- YVGGHNCTFXOJCH-UHFFFAOYSA-N DDT Chemical compound C1=CC(Cl)=CC=C1C(C(Cl)(Cl)Cl)C1=CC=C(Cl)C=C1 YVGGHNCTFXOJCH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 101100514842 Xenopus laevis mtus1 gene Proteins 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000008034 disappearance Effects 0.000 description 1
- 238000005562 fading Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
- H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
- H04L25/03178—Arrangements involving sequence estimation techniques
- H04L25/03248—Arrangements for operating in conjunction with other apparatus
- H04L25/03292—Arrangements for operating in conjunction with other apparatus with channel estimation circuitry
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/0202—Channel estimation
- H04L25/0224—Channel estimation using sounding signals
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/01—Equalisers
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/18—Phase-modulated carrier systems, i.e. using phase-shift keying
- H04L27/22—Demodulator circuits; Receiver circuits
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
- H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
- H04L2025/0335—Arrangements for removing intersymbol interference characterised by the type of transmission
- H04L2025/03375—Passband transmission
- H04L2025/03414—Multicarrier
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
- H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
- H04L2025/03433—Arrangements for removing intersymbol interference characterised by equaliser structure
- H04L2025/03439—Fixed structures
- H04L2025/03445—Time domain
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
- H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
- H04L2025/03433—Arrangements for removing intersymbol interference characterised by equaliser structure
- H04L2025/03439—Fixed structures
- H04L2025/03522—Frequency domain
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/0202—Channel estimation
- H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
- H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
- H04L25/03178—Arrangements involving sequence estimation techniques
- H04L25/03248—Arrangements for operating in conjunction with other apparatus
- H04L25/03286—Arrangements for operating in conjunction with other apparatus with channel-decoding circuitry
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
- Communication Control (AREA)
- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
- Radio Transmission System (AREA)
- Error Detection And Correction (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Description
A leírás terjedelme 8 oldal (ezen belül 2 lap ábra)
HU 225 835 Β1
A találmány tárgya eljárás időben változó csatornán keresztül átvitt adatjel kiegyenlítésére és demodulálására.
A korszerű, időben változó csatornákon (Fadingcsatornák) keresztül történő adatátvitelre szolgáló eljárások szimbólumközi interferenciákkal (ISI) vagy csatomaközi interferenciákkal (ICI) szemben érzékenyek. Ennek megfelelően csatornabecslés és kiegyenlítés (torzításmentesítés) szükséges.
A hagyományos, csatornabecslésre és kiegyenlítésre szolgáló eljárások időfüggvényként, illetve spektráltartományban a csatorna-impulzusválasz becslésén alapulnak. A csatorna-impulzusválaszt rendszerint közvetlenül, tanulósorozat segítségével becsük. A becslés alapját képező csatornamodell csak arra képes, hogy vagy egyetlenegy időfüggvényt modellezzen, vagy pedig a szokásos leágazásos késleltetéses modellen keresztül különböző késleltetésű különböző jelutakat vegyen figyelembe. A modellek és ezáltal a becslési eljárások közös tulajdonsága, hogy a torzítást okozó szórást előidéző eszközök (scatterer) geometriáját nem veszik figyelembe.
A több vivőjeles eljárások esetén, például OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) esetén a csatorna egyes jelútjaiban különböző Doppler-eltolódások ICI-hez vezetnek, azaz a szomszédos vivőjelek egy meghatározott vivőjelre befolyást gyakorolnak. Amennyiben a reális csatornának több, eltérő Dopplereltolódással jellemezhető jelútja van, a hagyományos eljárások nem képesek arra, hogy a csatornának annak impulzusválaszán keresztül történő közvetlen becslése útján ezeket a különböző Doppler-eltolódásokat megállapítsák. Ennek megfelelően az ICI nem szűnik meg, és a vevő nem lesz képes arra, hogy a jelet optimálisan fogadja és feldolgozza.
A csatorna időbeli változásáról való szokásos feltevések abból indulnak ki, hogy a csatorna impulzusválasza a tanulósorozatok között csak kismértékben, illetve determinisztikusán változik, és az alkalmazott csatornabecslési és nyomkövető (tracking) algoritmusok megfelelően konvergálnak.
A több vivőjeles eljárásoknál, például OFDM esetén feltételezik, hogy a csatorna egy OFDM-blokkon állandó. Egy, a DVB-T-nek (Digital Videó Broadcast - Terrestrial) az állandóság feltételezésén alapuló kiegyenlítésére szolgáló eljárás például Burow-R; Fazel-K; Hoeher-P; Klank-O; Kussmann-H; Pogrzeba-P; Robertson-P; Ruf-M-J „On the performance of the DVB-T System in mobile environments” IEEE GLOBECOM 1998 kiadványból ismert.
Nagyon gyorsan változó csatornák esetén a fentiekben felsorolt eljárási módok a tanulósorozatok gyors lefutását, illetve a csatornabecslés rosszabb konvergenciáját feltételezik. A több vivőjeles eljárásoknál az említett állandóság egy blokkon már nem biztosított, úgyhogy az eljárások teljesítőképessége erősen csökken.
A fentiekből kiindulva a találmány révén megoldandó feladat, hogy egy ilyen időben változó átviteli csatornán keresztül átvitt adatjel kiegyenlítésére és demodulálására olyan eljárást hozzunk létre, amely ezeket a hátrányokat és a csatorna tulajdonságára vonatkozó korlátokat kiküszöböli.
Ezt a feladatot a főigénypont tárgyi köre szerinti eljárásból kiindulva annak jellemző részében lévő jellemzőkkel oldottuk meg. Előnyös továbbfejlesztések az aligénypontokban vannak ismertetve.
A találmány szerinti eljárásnál a csatomabecsléshez már nem a csatorna-impulzusválaszt használjuk fel, hanem a szórást előidéző eszköz együtthatóit, éspedig a komplex értékű csillapítást, a késleltetést és a csatornában előforduló Doppler-eltolódást. Az adó és a vevő között átvitt jelnek a szórást előidéző eszközök (scatterer) által okozott visszaverődései az átviteli csatorna minőségére hatást fejtenek ki, mint ahogy ezt például Raymond Steele „Mobile Rádió Communications” című könyvében (Pentech Press, London, 1992, 2.3.1. fejezetében) ismerteti. Az ilyen szórást előidéző eszközök, mint épületek vagy járművek az adó és a vevő között átvitt adatjelet torzítják. A torzított adatjelen a vevőben ezek a szórást előidéző eszközökre visszavezethető együtthatók meghatározhatók, amelyeknek segítségével ezután a torzított adatjelet kiegyenlíthetjük és végül demodulálhatjuk. A találmány szerint tehát a csatornatulajdonságokat ezen, a szórást előidéző eszközök együtthatóinak a segítségével határozzuk meg, amelyeket az alábbi ismertetés értelmében egyszerű módon a vett torzított adatjelekből állapíthatjuk meg.
A találmányt az alábbiakban előnyös, vázlatosan bemutatott kiviteli példák kapcsán, a mellékelt rajzra való hivatkozással részletesebben is ismertetjük, ahol a rajzon az
1. ábrán szórást előidéző eszközök kétdimenziós elrendezése diszkretizált Doppler-frekvenciákkal és késleltetésekkel, a
2. ábrán egy keresőfa, és a
3. ábrán egy, a 2. ábra szerinti keresőfából a kódolás figyelembevételével levezetett fa látható.
Az 1. ábrán különböző, szórást előidéző eszközök vonatkozásában egy kétdimenziós mező segítségével az átviteli csatornában az fd Doppler-frekvencia és a τ késleltetés diszkretizálását mutattuk be. Ez a grafikus ábrázolás közvetlenül a szórást előidéző eszközökre vonatkozó S(m, k) együtthatókkal ellátott S mátrixba vihető át, mint amilyent az alábbi (1-4) egyenletekben alkalmazunk. Az S mátrix együtthatói a komplex értékű csillapítási értékeket (amplitúdó és fázis) képviselik. A τ késleltetés irányában és az fd Doppler-frekvencia-eltolódás irányában végrehajtott kvantálás a csatornától és az adatátviteli eljárástól függ. A diszkrét normált Doppler-frekvencia-eltolódásra vonatkozó K maximális értékek és a diszkrét normált késleltetésre vonatkozó M maximális értékek a csatorna fizikai paramétereiből adódnak. Ahogy látható, előnyös és az általánosság korlátozása nélkül célszerű, ha a késleltetés és a Doppler-frekvencia-eltolódás irányában végrehajtott kvantálások mindenkor azonos távolságúak. Amennyiben egy meghatározott bevitel vonatkozásában fizikai, szórást előidéző eszköz nem jelenik meg, úgy a vonat2
HU 225 835 Β1 kozó, szórást előidéző eszközt a mátrixban egyszerűen zéróra állítjuk be.
Az 1. ábrán öt, szórást előidéző eszközt ábrázoltunk, amelyek indexei a mátrixban elfoglalt helyzetnek felelnek meg; a számozás itt 1-gyel kezdődik.
A Doppler-frekvencia-eltolódásra vonatkozó szimmetria (pozitív és negatív értékek) a priori nem szükséges, hanem a csatornától függ.
Ez a fizikai modell az impulzusválaszok helyett a csatorna terjedési modelljének geometriáját veszi figyelembe. Ez a geometria és ezáltal a mindenkori, szórást előidéző eszközhöz hozzárendelt τ késleltetés és fd Doppler-frekvencia-eltolódás elegendően hosszú időtartamokra gyakorlatilag állandó marad, mivel az adó és/vagy a vevő nem tetszőlegesen gyorsan mozog, illetve nem tud tetszőlegesen gyors mozgásváltozásokat végrehajtani.
Ezzel ellentétben a csatorna impulzusválasza elvileg tetszőlegesen, a megengedett fizikai határokon belül változhat. A diszkrét impulzusválasz a szórást előidéző eszközökre vonatkozó komplex S(m, k) együtthatókból az alábbiak szerint számítható ki:
h(m,i) ' £s(m,k)ei2 N (1) vN k=-K
A szórást előidéző eszközök együtthatóinak az időtartományra való becslését előnyösen olyan adatátviteli eljárásoknál alkalmazzuk, amelyek az időtartományban működnek. Az ilyen eljárások például az egy vivőjeles eljárások PSK (Phase Shift Keying)- vagy QAM (Quadrature Amplitude Modulation)-modulációval.
Ismert sugárzott szimbólumokkal rendelkező, több vivőjeles jelek esetén a becslést szintén az időtartományban lehet végrehajtani, mivel az átviteli jel előre ismert.
A modulációs eljárás a (2) egyenletben figyelembe vehető azáltal, hogy a d(i-m) adatszimbólumok az alkalmazott fajtájú moduláció mindenkori jelalakját hordozzák, adott esetben részválaszimpulzus alakjában. A nagyobb emlékezőképességű, azaz hosszú impulzus-időtartamú csatornák a maximális M késleltetés megfelelő kiválasztásával kiegyenlíthetők (torzításmentesíthetők). Ebben az esetben az N megfigyelési időtartam is természetesen megfelelő hosszúsággal rendelkezik.
A (2) egyenlettel analóg módon a becslés frekvenciatartományban is végrehajtható. Itt a következő adódik:
£p(n)—L ££D(n-k)S(m,k)e n=0 VN k=-Km=0 (3) h(i) = £h(i,m) m-Q
Ebben az esetben K a maximálisan előforduló Doppler-frekvencia, m a késleltetésre vonatkozó futóindex és i az időre vonatkozó futóváltozó, h(i) a csatorna eredő diszkrét időbeli impulzusválasza. Ezt N hosszra kiterjedően figyeljük.
A csatornának az időben változó folyamatos h(t, t) impulzusválasza fizikailag x és fd által van határolva. Ezért a szórást előidéző eszközre vonatkozó S(x,fd) függvényre a h(t, t) t-szerinti Fourier-transzformációjaként az alábbi érvényes: S(t,fd)=0, ha τέτ,γ,θχ , |fd|>fd,max.· A mintavételezési tételhez analóg módon a h(t, t) impulzusválasz ezért a frekvenciatartományban teljes mértékben mintavételezési értékek segítségével kifejezhető, úgyhogy az (1) összefüggés a csatorna diszkrét megjelenítéseként adódik.
A szórást előidéző eszközre vonatkozó S együtthatómátrixnak az időtartamra vonatkozó meghatározásához a legnagyobb valószínűség szerinti megközelítés az alábbi kifejezésnek a szórást előidéző eszköz együtthatói szerinti minimalizálása révén adódik.
Jd(iVN m=0
m) £s(m, j2jtk)e N (2)
Ebben az esetben implicit módon feltételezzük, hogy a sugárzott d(i-m) adatszimbólumok ismertek. r(i) a vett jelnek egy mintája.
Az r(i) és a d(i-m) változók az időtartományban meghatározottak.
Az adatszimbólumok vagy közvetlenül ismertek, tanulósorozatokként feltételezve, vagy ezeket a vett jelből az alábbiakban ismertetett eljárások segítségével határozzuk meg.
A (3) egyenletben található R(n) és D(n-k) változók a frekvenciatartományban vannak definiálva.
A szórást előidéző eszközök együtthatóinak a frekvenciatartományban való becslését előnyösen olyan adatátviteli eljárásoknál alkalmazzuk, amelyek frekvenciatartományban működnek. Az ilyen eljárások például a több vivőjeles eljárások, mint az OFDM a DVB-T eljárásnál.
Ugyanúgy, mint az időtartományban történő becslésnél, a D(n-k) adatszimbólum az alkalmazott fajtájú moduláció jelalakját hordozhatja, itt a frekvenciatartományban kifejezve.
Ahogy a (2) és (3) egyenletekből kitűnik, a szórást előidéző eszközök együtthatóinak a becsléséhez a sugárzott adatokat ismertnek feltételezzük. A becslés az időtartományban N mintákon keresztül, illetve a frekvenciatartományban N spektrális komponenseken keresztül történik.
Normálátvitel esetén kiindulólépésként egy ismert szimbólumsorozatot sugárzunk, amely szinkronizálásra szolgál. Ezt követően a vevőnek ismeretlen adatsorozatok esetén a csatornát követőbecslésnek kell alávetnie, illetve szinkronizációs információk vagy tanulószimbólumok újbóli kisugárzása esetén újból becsülnie, illetve a becslési és követőalgoritmus konvergenciatulajdonságainak adaptálnia.
A szórást előidéző eszközök együtthatóinak a becslése előnyösen rekurzív Kálmán- vagy RLS-algoritmus segítségével történik, amelynél az ismert szimbólumsorozat révén történő inicializálás után kezdetben ismeretlen sorozat esetén is a csatorna követőállítása valósul meg. A szórást előidéző eszköz együtthatóinak a meghatározására szolgáló ilyen jellegű RLSalgoritmus például a következő:
HU 225 835 Β1
K(i)=P(i—1 )-DT(i)(D(i)-P(i—1 )-DT(i)+W(i))—1 P(i)=P(i-1)-K(i)-D(i)P(i-1) e(i|j-l)=r(i)-D(i)-S(i-1) (4)
S(i)=S(i-1)+K(i)-e(i|i-1)
Ebben az esetben K(i) a Kalman-erősítés (gain), P az állapotelörejelzés-kovariancia mátrix (Prediction State Covarianz-Matrix), D az adatmátrix, amely a (2), illetve (3) egyenletből adódik, W a zaj-kovariancia mátrix és S a szórást előidéző eszköz becsült együtthatóinak a vektora, amely a szórást előidéző eszközöknek egy lineáris vektorban való elrendezése esetén az S mátrixból adódik, r(i) a vett mintavételezett jelérték (idő vagy frekvenciatartomány), i index az idő- vagy frekvenciairányban.
A rekurzív becslésre szolgáló eljárások önmagukban ismertek, és például a S. Haykin, „Adaptive Filter Theory, 1. kiadás, Englewood Cliffs, New Jersey, Prentice Hall, 1986-ban kiadott könyvből ismertek.
Megemlítendő, hogy az ismertetett RLS-algoritmus a nagyszámú, különböző kiviteli példákból csupán példaképpen van megemlítve.
A csatorna tanulószimbólumok segítségével történő kezdeti becsléséhez legnagyobb valószínűség szerinti (ML, Maximum Likelihood) megközelítést választunk, amelynél ismeretlen adatsorozatok vonatkozásában a (2) és (3) egyenletekhez az összes lehetséges adatsorozatra és a szórást előidéző eszközök összes lehetséges elrendezésére vonatkozóan minimalizálást hajtunk végre.
A csatornabecsléssel kombinálva előnyösen keresőfát használó eljárást is alkalmazhatunk. Ebben az esetben a tanulósorozat révén becsült csatornából kiindulva a potenciálisan lehetséges adatsorozatok mindegyike számára a vevő által egy fán belül egy útvonalat építünk fel. Ezen útvonalak mindegyike vonatkozásában a szórást előidéző eszközök becslésével csatornabecslést hajtunk végre, és a (2), illetve (3) egyenletek szerint egy metrikát számítunk ki. A legjobb metrikájú adatsorozatot a valószínűséggel vettként adjuk ki. Az ML-megközelítés miatt a metrika egy ML-metrika.
A (2), illetve (3) egyenletek szerinti metrikák helyett - amelyeket a teljes N megfigyelési intervallumon át egy blokkban állapítunk meg - a (4) egyenlet figyelembevételével inkrementális metrika alkalmazható:
A(i)=A(i-1 )+e(i |i-1 )-(r(i) - D(i)H S(i)) (5)
Ezen keresőfát használó eljárást vázlatosan bináris szimbólumok vonatkozásában a 2. ábrán mutattuk be, ahol X(x...y) a feltételezett x...y szimbólumokra vonatkozó metrikát, Sa mindenkori útvonalhoz megállapított, szórást előidéző eszközökre vonatkozó mátrixot jelöli. Az indexek száma megadja a keresőfa mélységét, amely a bemutatott példa esetén maximálisan háromig terjed. A járulékosan jelölt útvonal a metrikán keresztül pillanatnyilag kiválasztott legjobb útvonalat jelöli.
Az ismertetett algoritmus egy átmeneti kimeneti algoritmus (soft output-algoritmus), amely a demodulált adatok mellett a demodulációra vonatkozó jósági mértéket a metrika alakjában is képes kiadni. Eszerint lehetővé válik, hogy nemcsak a legvalószínűbbként megállapított adatsorozatot adjuk ki, hanem kevésbé valószínűeket is. Ezáltal a vevőben az egymás után kapcsolt feldolgozófokozatok, mint például dekódolok járulékos információkhoz jutnak, amelyek a vétel minőségére pozitívan hatnak.
így lehetővé válik, hogy az egymás után következő feldolgozófokozatokban több adatsorozatot vessünk alá továbbfeldolgozásnak, és csak akkor hozzunk döntést a ténylegesen vett sorozatról.
Az eljárás továbbá előnyösen konvolúciós kóddal vagy blokk-kóddal, mint egyedülálló - vagy egy összefűzött kódszerkezet belső kódjaként kombinálható. Ismert, hogy a konvolúciós és blokk-kódok faszerkezetek alakjában bemutathatok. Egy kód a fentiekben említett faszerkezetre úgy fejt ki hatást, hogy nem az összes útvonal - amelyek a kód figyelmen kívül hagyásával lehetségesek lennének - létezik ténylegesen is. Ezért egy ilyen fa a kódinformációk figyelembevétele esetén nem az összes útvonalat tartalmazza.
Ezen kombináció segítségével egy kombinált csatornabecslést és kiegyenlítést, demodulációt és dekódolást biztosítunk, az utóbbit „sorrendfüggő dekódolásának nevezzük. Ez az eljárás ismert, azonban új a szórást előidéző eszközök együtthatóinak meghatározásával összefüggő alkalmazása.
Egy, a 2. ábra szerinti példából levezetett fát a 3. ábra mutat. A két fa összehasonlítása alapján világossá válik, hogy a kód által meghatározott útvonalak nem léteznek.
Többértékű adatszimbólumok, illetve hosszú adatsorozatok esetén a feldolgozás során nagyszámú útvonal adódik, amelyekre vonatkozóan mindenkor a metrikákat és a szórást előidéző eszközökre vonatkozó mátrixokat, valamint az algoritmusok számára további segédmennyiségeket kell kiszámítani és tárolni. A számítási és tárolási ráfordítás csökkentése érdekében a követett útvonalak száma csökkenthető. Ennek során az útvonalak össz-számát a rendelkezésre álló számítási kapacitástól, valamint a vevő tárolóigényétől függően egy maximális mértékre korlátozzuk. Ennek során az ismert metric-first, breadth-first (horizontális) vagy depth-first (vertikális) algoritmusokat alkalmazhatjuk.
A kiegyenlítésre szolgáló, keresőfát alkalmazó, ismert speciális eljárások hosszú impulzusválaszokkal jellemezhető csatornáknál hátrányosak, amelyeknél egy-egy adatszimbólum energiájának nagy része az impulzusválasz végén található, és ezért a priori a vett jel becslésekor ezt az energiát nem vesszük figyelembe. Ebben az esetben vagy megfelelő járulékos késleltetéssel először a teljes impulzusválaszt meg kell várni, vagy járulékos becslési eljárások segítségével ezen hatásoknak a modellezésével zajként kell figyelembe venni. Az első változat esetén nagyszámú járulékos útvonal keletkezik, amelyeket a számítás során figyelembe kell venni, még akkor is, ha ezeket utólag ismét elejtjük. Amennyiben az eljárást általános és ismeretlen csatornákban alkalmazzuk, úgy mindenkor a maximális csatornaimpulzushosszal kell számolni, és ennek figyelembevételével az algoritmust eleve erre kell kialakítani.
HU 225 835 Β1
A találmány szerinti eljárás ezeket a hátrányokat eleve nem küszöböli ki. Mivel azonban a csatornát a szórást előidéző eszközök segítségével modellezzük, a releváns, szórást előidéző eszközök meghatározásával a maximálisan előforduló késleltetés és ezáltal a szó- 5 rást előidéző eszközre vonatkozó mátrix mérete meghatározható. Míg az ismert eljárások esetén ezt a maximális hosszt mindenkor figyelembe kell venni, addig a találmány szerinti eljárás esetén a csatorna maximális késleltetését adaptív módon közelíthetjük meg, és a de- 10 moduláció és dekódolás során a szükséges késleltetést beállíthatjuk. Ezért csak az olyan speciális csatornákban, amelyeknél nagy késleltetéseknél említésre méltó szórást előidéző eszközök lépnek fel, szükséges a nagymértékű járulékos késleltetés a demoduláció és kódolás során. Mivel a szórást előidéző eszközök geometriája ugrásszerűen nem változik, nagy késleltetésű, szórást előidéző eszközök előfordulása esetén a szórást előidéző eszközökre vonatkozó mátrix mérete adaptív módon növelhető. Fordítva, arra is van lehetőség, hogy egy Ilyen szórást előidéző eszköz eltűnése esetén a mátrix méretét adaptív módon csökkentsük.
A döntés a (2) egyenlet alapján az alábbi egyenlettel fejezhető ki:
d(0..N-L-1) = argmin d(0..N-L-i)d(N-L..N-L)
S(m,k) r(0 - -7= £ d(i - m) έ S(m, kje*2
Λ/N m-0 k=-K i|2\ (6)
Ebben az esetben L a szükséges késleltetés. A minimumot az összes lehetséges d adathipotézis és az összes lehetséges szórást előidéző S eszköz számára határozzuk meg.
A szórást előidéző eszközre vonatkozó mátrix méretének a késleltetésre vonatkozó optimalizálása mellett a maximálisan fellépő Doppler-frekvencia-eltolódásra vonatkozóan is optimalizálás hajtható végre.
Egy vivőjeles eljárások esetén a kiegyenlítés és demodulálás során a sugárzott adatok ISI-t csak az idő irányában okozhatnak, azaz a múltban küldött adatok az időben később sugárzott adatokat befolyásolják.
Több vivőjeles jelek, például OFDM vétele esetén az ICI miatt a frekvenciatartományban tapasztalható, hogy egy meghatározott vivőjelet szomszédos vivőjelek mind pozitív, mind negatív frekvenciairányban befolyásolnak.
Ezenkívül figyelembe kell venni, hogy a frekvenciatartományban a vivőknek egy ciklikus folytatása tapasztalható. Ezt a ciklikus folytatást D mátrixban vehetjük figyelembe, azáltal, hogy a (3) egyenletben található D(n-k) adatszimbólumokat megfelelően negatív indexszel definiáljuk.
A „jövőbeni” események, azaz nagyobb frekvenciájú adatok hasonló módon történő figyelembevételével a döntések megfelelő késleltetésével - mint a csatoma-impulzusválaszban található hosszú késleltetéseknek az időtartományban történő feldolgozás során történő figyelembevételénél - ez a hatás figyelembe vehető és kompenzálható. Ebben az esetben is adaptív módon igazítható a szórást előidéző eszközre vonatkozó mátrix.
Amennyiben a (6) egyenletbe a (3) egyenletet behelyettesítjük, analóg döntést érhetünk el több vivőjeles eljárások esetén.
Az ismertetett eljárás tanulósorozatok révén történő inicializálás nélkül is működhet. Ebben az esetben a feldolgozást alapértelmezési értékek (default) inicializáljuk, például a (4) egyenletből a P mátrixot egységes mátrixként előre meghatározzuk, és a szórást előidéző eszköz S vektorát nullára inicializáljuk. Ekkor az algoritmus rendszerint lassabban konvergál. Ezenkívül az adatsorozatok számára az összes lehetséges kezdeti konfigurációt figyelembe kell venni.
Claims (28)
- SZABADALMI IGÉNYPONTOK1. Eljárás időben változó csatornán keresztül egy vivőjeles vagy több vivőjeles adatátviteli eljárás szerint vevőhöz átvitt adatjel kiegyenlítésére és demodulálására, azzal jellemezve, hogy a vevőben a vett adatjelből azon szórást előidéző eszközök együtthatóit, csillapítását, késleltetését és Doppler-frekvenciáját határozzuk meg, amelyek a csatornában a jeltorzításokat idézik elő, és a szórást előidéző eszközöknek az ily módon meghatározott együtthatói segítségével az adatjelet kiegyenlítjük és ezt követően demoduláljuk.
- 2. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközök együtthatóinak a meghatározását és az adatjel kiegyenlítését időtartományban hajtjuk végre.
- 3. A 2. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy egy vivőjeles adatátviteli eljárásoknál alkalmazzuk.
- 4. A 2. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy több vivőjeles adatátviteli eljárásoknál, ismert adatsorozatok vétele esetén alkalmazzuk.
- 5. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközök együtthatóinak a meghatározását és az adatjel kiegyenlítését frekvenciatartományban hajtjuk végre.
- 6. Az 5. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy több vivőjeles adatátviteli eljárásoknál alkalmazzuk.
- 7. Az előző igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközök együtthatóit egy legnagyobb valószínűség szerinti kritériumon keresztül határozzuk meg.
- 8. A 7. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközök együtthatóit a vevőjel, valamint a vevőjelnek a vevőben demodulált adatai és az összes lehetséges, a szórást előidéző eszközök együtthatója közötti euklideszi távolság minimumaként határozzuk meg [(2) és (3) egyenlet].
- 9. Az előző igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközök együtthatóinak egy első meghatározását egy ismert adatsorozat segítségével hajtjuk végre.HU 225 835 Β1
- 10. A 9. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközök együtthatóinak az első meghatározását blokkonként egy teljes adatsorozatra kiterjedően hajtjuk végre.
- 11. Az 1-6., vagy a 9. vagy 10. igénypont bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközök együtthatóinak a meghatározásához egy Kalman-algoritmust alkalmazunk iteratív módon.
- 12. Az 1-6., illetve a 9. vagy 10. igénypont bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközök együtthatóinak a meghatározására egy recursive-least-square algoritmust alkalmazunk iteratív módon.
- 13. A 9. vagy 10. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközöknek az első meghatározás során meghatározott együtthatóit az ezt követő hasznosadat-vételhez alkalmazzuk, amikor is az adatokat blokkonként egy teljes adatsorozatra vonatkozóan kiegyenlítjük és demoduláljuk, és az ily módon blokkonként kiegyenlített és demodulált adatokkal a szórást előidéző eszközöknek az első meghatározás során meghatározott együtthatóit korrigáljuk.
- 14. A 9. vagy 10. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközöknek az első meghatározás során meghatározott együtthatóit az ezt követő hasznosadat-vételhez alkalmazzuk, ahol a kiegyenlített és demodulált adatokkal a szórást előidéző eszközöknek az első meghatározás során meghatározott együtthatóit egy Kálmán- vagy recursiveleast-square algoritmus szerint korrigáljuk.
- 15. A 13. vagy 14. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközök együtthatóinak a korrigálásához, valamint az adatdemoduláláshoz keresőfát használó eljárást alkalmazunk, amelynél az összes lehetséges adatsorozat számára mindenkor a szórást előidéző eszközök együtthatóit, valamint a metrikákat határozzuk meg, és a keresőfa szerkezetéből azon adatsorozatokat választjuk ki, amelyeknek metrikája a legjobb maximális valószínűségnek felel meg.
- 16. A 15. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközöknek a kiválasztott legjobb adatsorozatoknak megfelelő együtthatóit a továbbiakban kiegyenlítésre és demodulálásra alkalmazzuk.
- 17. A 15. vagy 16. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy az adatsorozatok kiválasztását blokkonként a teljes megfigyelt adatsorozat számára hajtjuk végre.
- 18. A 15. vagy 16. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy az adatsorozatok kiválasztását a keresőfának egy meghatározott útvonalmélysége elérését követően hajtjuk végre.
- 19. A 15-18. igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a keresőfát használó eljárás során egy metric-first algoritmust alkalmazunk.
- 20. A 15-18. igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a keresőfát használó eljárás során egy breadth-first algoritmust alkalmazunk.
- 21. A 15-18. igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a keresőfát használó eljárás során egy depth-first algoritmust alkalmazunk.
- 22. A 15-21. igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a keresőfát használó eljárás során az útvonalmélységet, illetve az útvonalak számát adaptív módon a szórást előidéző eszközök meghatározott együtthatóinak megfelelően variáljuk.
- 23. A 15-22. igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a demodulált adatsorozat kiadása során a metrikaértéket is egyben kiadjuk.
- 24. A 15-22. igénypontok szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a legjobb maximális valószínűség szerinti metrikával jellemezhető adatsorozathoz járulékosan még további legközelebbi legjobb - a legjobbhoz legközelebbi, maximális valószínűség szerinti metrikájú - adatsorozatokat adunk ki.
- 25. A 15-24. igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy egy kód szerint kódolt adatjelek vétele során a keresőfát használó eljárás során kizárólag az érvényes kódszavaknak megfelelő adatsorozatokat vesszük figyelembe.
- 26. A 25. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a keresőfát használó eljárás során a kód figyelembevétele mellett járulékosan egy Viterbi- vagy APP-algoritmust alkalmazunk.
- 27. Az előző igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközök együtthatóinak az első meghatározását csupán ismeretlen hasznosadat-sorozatokkal hajtjuk végre, és az algoritmusok inicializálása során tanuló- és szinkronizációs sorozatok helyett alapértelmezési értékeket (default) alkalmazunk.
- 28. A 7-10. igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a szórást előidéző eszközök figyelembe veendő együtthatóinak a maximális számát az algoritmusokban a szórást előidéző eszközöknek mindenkor előzetesen meghatározott együtthatói alapján határozzuk meg.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE10228159A DE10228159A1 (de) | 2002-06-24 | 2002-06-24 | Verfahren zur Entzerrung und Demodulation eines über einen zeitveränderlichen Kanal übertragenen Datensignals |
| PCT/EP2003/005068 WO2004002099A1 (de) | 2002-06-24 | 2003-05-14 | Verfahren zur entzerrung und demodulation eines über einen zeitveränderlichen kanal übertragenen datensignals |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| HUP0500020A2 HUP0500020A2 (hu) | 2005-05-30 |
| HU225835B1 true HU225835B1 (en) | 2007-10-29 |
Family
ID=29761352
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| HU0500020A HU225835B1 (en) | 2002-06-24 | 2003-05-14 | Method for equalising and demodulating a data signal which is transmitted via a time-variant channel |
Country Status (17)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20050220231A1 (hu) |
| EP (1) | EP1516470B1 (hu) |
| KR (1) | KR20050007432A (hu) |
| CN (1) | CN1663212A (hu) |
| AT (1) | ATE306166T1 (hu) |
| AU (1) | AU2003232774B2 (hu) |
| BR (1) | BR0307433A (hu) |
| CA (1) | CA2474559A1 (hu) |
| DE (2) | DE10228159A1 (hu) |
| DK (1) | DK1516470T3 (hu) |
| ES (1) | ES2249733T3 (hu) |
| HU (1) | HU225835B1 (hu) |
| IL (1) | IL165903A0 (hu) |
| MX (1) | MXPA04010997A (hu) |
| NO (1) | NO20050321L (hu) |
| WO (1) | WO2004002099A1 (hu) |
| ZA (1) | ZA200404576B (hu) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7596191B2 (en) * | 2005-12-08 | 2009-09-29 | Nokia Corporation | Apparatus, method and computer program product providing a computationally efficient maximum likelihood joint synchronization and channel estimation algorithm |
| DE102006029464A1 (de) * | 2005-12-23 | 2007-06-28 | Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg | Verfahren und Entzerrer zur Detektion von über einen zeitveränderlichen Übertragungskanal übertragenen Datensymbol-Sequenzen aus einem diese enthaltenden Empfangssignal |
| DE102006014064A1 (de) * | 2005-12-23 | 2007-06-28 | Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg | Verfahren und Entzerrer zur Entzerrung einer über einen zeitveränderlichen Übertragungskanal empfangenen Datensymbol-Sequenz |
| CN105548711B (zh) * | 2015-12-08 | 2018-06-12 | 北京航空航天大学 | 一种多频信息滤波递推解调方法 |
| CN109274423B (zh) * | 2018-10-22 | 2020-03-17 | 南京邮电大学 | 一种移动性可见光通信信道均衡方法 |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3997841A (en) * | 1974-10-08 | 1976-12-14 | International Standard Electric Corporation | Time domain equalizer for broadband communication systems |
| US4959656A (en) * | 1989-10-31 | 1990-09-25 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Efficient detection and signal parameter estimation with application to high dynamic GPS receiver |
| US5859874A (en) * | 1994-05-09 | 1999-01-12 | Globalstar L.P. | Multipath communication system optimizer |
| US5729558A (en) * | 1995-03-08 | 1998-03-17 | Lucent Technologies Inc. | Method of compensating for Doppler error in a wireless communications system, such as for GSM and IS54 |
| US6134277A (en) * | 1997-09-04 | 2000-10-17 | Ericsson Inc | System and method for self-adaptive maximum likelihood sequence detection |
| US6411649B1 (en) * | 1998-10-20 | 2002-06-25 | Ericsson Inc. | Adaptive channel tracking using pilot sequences |
| JP3739655B2 (ja) * | 1998-11-24 | 2006-01-25 | インフィネオン テクノロジース アクチエンゲゼルシャフト | 離散的多周波変調により生成された信号における妨害の補償方法および該方法を実施するための回路装置 |
| US6320919B1 (en) * | 1998-11-30 | 2001-11-20 | Ericsson Inc. | Adaptive channel characterization using decoded symbols |
| FR2787199B1 (fr) * | 1998-12-11 | 2001-03-09 | Thomson Csf | Procede de detection, notamment de petites cibles marines |
| US6757339B1 (en) * | 2000-07-24 | 2004-06-29 | Nortel Networks Limited | Minimum mean-squared error block-decision feedback sequence estimation in digital communication systems |
| US6983125B2 (en) * | 2001-09-25 | 2006-01-03 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for varying the length of an adaptive equalizer based on doppler frequency |
-
2002
- 2002-06-24 DE DE10228159A patent/DE10228159A1/de not_active Withdrawn
-
2003
- 2003-05-14 EP EP03760586A patent/EP1516470B1/de not_active Expired - Lifetime
- 2003-05-14 CA CA002474559A patent/CA2474559A1/en not_active Abandoned
- 2003-05-14 ES ES03760586T patent/ES2249733T3/es not_active Expired - Lifetime
- 2003-05-14 AT AT03760586T patent/ATE306166T1/de not_active IP Right Cessation
- 2003-05-14 KR KR10-2004-7010537A patent/KR20050007432A/ko not_active Application Discontinuation
- 2003-05-14 US US10/518,183 patent/US20050220231A1/en not_active Abandoned
- 2003-05-14 WO PCT/EP2003/005068 patent/WO2004002099A1/de active IP Right Grant
- 2003-05-14 CN CN038148102A patent/CN1663212A/zh active Pending
- 2003-05-14 BR BR0307433-1A patent/BR0307433A/pt not_active IP Right Cessation
- 2003-05-14 DE DE50301325T patent/DE50301325D1/de not_active Expired - Lifetime
- 2003-05-14 AU AU2003232774A patent/AU2003232774B2/en not_active Ceased
- 2003-05-14 MX MXPA04010997A patent/MXPA04010997A/es active IP Right Grant
- 2003-05-14 DK DK03760586T patent/DK1516470T3/da active
- 2003-05-14 HU HU0500020A patent/HU225835B1/hu not_active IP Right Cessation
-
2004
- 2004-06-09 ZA ZA200404576A patent/ZA200404576B/en unknown
- 2004-12-21 IL IL16590304A patent/IL165903A0/xx unknown
-
2005
- 2005-01-20 NO NO20050321A patent/NO20050321L/no not_active Application Discontinuation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN1663212A (zh) | 2005-08-31 |
| ZA200404576B (en) | 2005-06-09 |
| DE10228159A1 (de) | 2004-01-22 |
| ATE306166T1 (de) | 2005-10-15 |
| WO2004002099A1 (de) | 2003-12-31 |
| ES2249733T3 (es) | 2006-04-01 |
| MXPA04010997A (es) | 2005-05-27 |
| AU2003232774A1 (en) | 2004-01-06 |
| BR0307433A (pt) | 2004-12-28 |
| EP1516470B1 (de) | 2005-10-05 |
| KR20050007432A (ko) | 2005-01-18 |
| EP1516470A1 (de) | 2005-03-23 |
| US20050220231A1 (en) | 2005-10-06 |
| AU2003232774B2 (en) | 2007-05-10 |
| DE50301325D1 (de) | 2005-11-10 |
| HUP0500020A2 (hu) | 2005-05-30 |
| IL165903A0 (en) | 2006-01-15 |
| DK1516470T3 (da) | 2006-02-20 |
| NO20050321L (no) | 2005-01-20 |
| CA2474559A1 (en) | 2003-12-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR100693778B1 (ko) | 트레이닝 프리픽스 변조 방법 및 수신기 | |
| JP4421682B2 (ja) | ディジタル伝送システムにおける受信機のための拡張されたチャンネル推定等化器 | |
| US8325790B2 (en) | Equalization for OFDM communication | |
| Arslan et al. | Channel estimation in narrowband wireless communication systems | |
| KR101043477B1 (ko) | Ｏｆｄｍ 채널 추정 | |
| JP5717621B2 (ja) | 狭帯域干渉を受けるｏｆｄｍ信号を復号する方法 | |
| EP1392029A1 (en) | Channel tracking and signal detection in MIMO systems | |
| US20160315791A1 (en) | Methods and devices for channel estimation and ofdm receiver | |
| US5111484A (en) | Adaptive distortion canceller | |
| JP4272665B2 (ja) | Ｏｆｄｍ伝送システムのチャネルを推定する装置、方法、及びコンピュータプログラム | |
| JPH11508114A (ja) | ディジタル伝送装置の受信機のための低減された状態のシーケンス推定法によるイコライザ | |
| Wan et al. | Near-optimal channel estimation for OFDM in fast-fading channels | |
| Wang et al. | Channel estimation for multicarrier modulation systems using a time-frequency polynomial model | |
| EP3800813B1 (fr) | Procédé et un dispositif de prédiction des performances d'un récepteur dans un système de communication | |
| Pham et al. | Equalization for MIMO-OFDM systems with insufficient cyclic prefix | |
| US20030185314A1 (en) | Characterizing channel response in a single upstream burst using redundant information from training tones | |
| HU225835B1 (en) | Method for equalising and demodulating a data signal which is transmitted via a time-variant channel | |
| WO2004064344A1 (en) | Channel estimation using the guard interval of a multicarrier signal | |
| Pham et al. | Channel estimation and data detection for insufficient cyclic prefix SIMO-OFDM with pilot sub-carriers | |
| Gamal et al. | AdaBoost Algorithm-Based Channel Estimation: Enhanced Performance | |
| KR102443669B1 (ko) | 채널 시간-주파수 가중합을 이용한 적응적 채널 추정장치 | |
| EP3913875A1 (en) | Joint synchronization and equalizer initialization for downstream pon | |
| Aboutorab et al. | An iterative Doppler-assisted channel estimation for high mobility OFDM systems | |
| Pukkila et al. | Cochannel interference suppression for constant modulus signals | |
| Polprasert et al. | Performance of the bit-interleaved frequency domain turbo equalization over experimental underwater acoustic channels |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | Lapse of definitive patent protection due to non-payment of fees |