The problem of sinusoidal parameter estimation at two channels with common frequency in white Gaussian noise is addressed. By making use of the linear prediction property, an iterative linear least squares (LLS) algorithm for accurate frequency estimation is devised. The remaining parameters are then determined according to the LLS fit with the use of the frequency estimate. It is proven that the variance of the frequency estimate achieves Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound at sufficiently small noise conditions.
For orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), cyclic prefix (CP) should be longer than the length of channel impulse response, resulting in a loss of bandwidth efficiency. In this paper, we describe a new technique to restore the cyclicity of the received signal when the CP is not sufficient for OFDM systems. The proposed technique efficiently restores the cyclicity of the current received symbol by adding the weighted next received symbol to the current received symbol. Iterative CP reconstruction (CPR) procedure, based on the residual intersymbol interference cancellation (RISIC) algorithm, is analyzed and compared to the RISIC. In addition, we apply the CPR method to Alamouti space-time block coded (STBC) OFDM system. It is shown that in the STBC OFDM, tail cancellation as well as cyclic reconstruction of the CPR procedure should be repeated. The computational complexities of the RISIC, the proposed CPR, the RISIC with STBC, and the proposed CPR with STBC are analyzed and their performances are evaluated in multipath fading environments. We also propose an iterative channel estimation (CE) method for OFDM with insufficient CP. Further, we discuss the CE method for the STBC OFDM system with the CPR. It is shown that the CPR technique with the proposed CE method minimizes the loss of bandwidth efficiency due to the use of CP, without sacrificing the diversity gain of the STBC OFDM system.
The emerging smart utility networks (SUN) provide two-way communications between smart meters and smart appliances for purpose of low power usage, low cost, and high reliability. This paper deals with a bandwidth-efficient communication method based on the hidden pilot-aided scheme using a precoder in downlink SUN suitable for high-rate multimedia applications. With the aid of the design of a precoder and a superimposed hidden pilot, it is possible to estimate the channel without loss of bandwidth. In the channel estimation procedure, the inevitable data interference, which degrades the performance of channel estimation, can be reduced by the precoder design with an iterative scheme. Computer simulations show that the proposed scheme outperforms the conventional method in terms of achievable data rate, especially when a large number of subcarriers are employed.
This paper deals with the problem of channel identification for Single Input Multiple Output (SIMO) slow fading channels using clustering algorithms. Due to the intrinsic memory of the discrete-time model of the channel, over short observation periods, the received data vectors of the SIMO model are spread in clusters because of the AWGN noise. Each cluster is practically centered around the ideal channel output labels without noise and the noisy received vectors are distributed according to a multivariate Gaussian distribution. Starting from the Markov SIMO channel model, simultaneous maximum ikelihood estimation of the input vector and the channel coefficients reduce to one of obtaining the values of this pair that minimizes the sum of the Euclidean norms between the received and the estimated output vectors. Viterbi algorithm can be used for this purpose provided the trellis diagram of the Markov model can be labeled with the noiseless channel outputs. The problem of identification of the ideal channel outputs, which is the focus of this paper, is then equivalent to designing a Vector Quantizer (VQ) from a training set corresponding to the observed noisy channel outputs. The Linde-Buzo-Gray (LBG)-type clustering algorithms [1] could be used to obtain the noiseless channel output labels from the noisy received vectors. One problem with the use of such algorithms for blind time-varying channel identification is the codebook initialization. This paper looks at two critical issues with regards to the use of VQ for channel identification. The first has to deal with the applicability of this technique in general; we present theoretical results for the conditions under which the technique may be applicable. The second aims at overcoming the codebook initialization problem by proposing a novel approach which attempts to make the first phase of the channel estimation faster than the classical codebook initialization methods. Sample simulation results are provided confirming the effectiveness of the proposed initialization technique.
Khan, Latif Ullah;Khattak, M. Irfan;Khan, Naeem;Khan, Atif Sardar;Shafi, M.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.3
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pp.142-152
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2014
Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) are comprised of wireless mobile nodes characterized by a randomly changing topology, high mobility, availability of geographic position, and fewer power constraints. Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) is a promising candidate for the physical layer of VANET because of the inherent characteristics of the spectral efficiency and robustness to channel impairments. The susceptibility of OFDM to Inter-Carrier Interference (ICI) is a challenging issue. The high mobility of nodes in VANET causes higher Doppler shifts, which results in ICI in the OFDM system. In this paper, a frequency domain com-btype channel estimation was used to cancel out ICI. The channel frequency response at the pilot tones was estimated using a Least Square (LS) estimator. An efficient interpolation technique is required to estimate the channel at the data tones with low interpolation error. This paper proposes a robust interpolation technique to estimate the channel frequency response at the data subcarriers. The channel induced noise tended to degrade the Bit Error Rate (BER) performance of the system. Parallel concatenated Convolutional codes were used for error correction. At the decoding end, different decoding algorithms were considered for the component decoders of the iterative Turbo decoder. A performance and complexity comparison among the various decoding algorithms was also carried out.
In this paper, we introduce the efficient carrier phase estimating algorithm collaborate with the channel decoder of turbo coded QPSK modulation for mobile DVB-RCS systems. At low SNR, the phase estimation using soft information of turbo decoder is able to improve power efficiency because of achieving the good synchronization. We investigate performance of external single estimator and internal multiple estimator in the PSP (Per Survivor Processing) manner over AWGN channel. For phase estimation, the LMS (Least Mean Square) scheme is considered. Three different APP-based methods are also proposed.
In this paper, we present an iterative phase offset estimation algorithm based on a space-time block code and turbo coded system. External single phase estimator receives soft information from the turbo decoder and estimates phase offset with LMS algorithm. The estimated phase offset value is used for space-time decoder. Simulation results show the phase estimation gain in a flat fading channel.
In this paper, a performance comparison between two blind signal estimation algorithms in a LTI channel is considered. The two algorithms, Iterative Least-Squares with Projection (ILSP) and a modified ILSP, are based on the finite-alphabet property of input symbols. This case typically arises in a multiple access system with a sensor array antenna at the receiving end. We start with the formulation of a maximum-likelihood (ML) estimation problem under an additive white Gaussian noise assumption. A blind ML estimator is derived with its iterative algorithm for calculation. Then we narrow down the consideration of this problem to QPSK case so that a modified algorithm is proposed for $\pi$/4-QPSK case. The modified version is compared with the original ILSP algorithm in terms of the rate of the convergence to global minima. A computer simulation shows that the modified algorithm gives a better performance. This result implies that the performance of the blind separation algorithms may be greatly improved by adopting a smart coding scheme with rich structure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.10
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pp.4873-4888
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2018
A joint blind parameter estimation algorithm based on minimum channel stability function aimed at the non-cooperative high-order modulated paired carrier multiple access (PCMA) signals is proposed. The method, which uses hierarchical search to estimate time delay, amplitude and frequency offset and the estimation of phase offset, including finite ambiguity, is presented simultaneously based on the derivation of the channel stability function. In this work, the structure of hierarchical iterative processing is used to enhance the performance of the algorithm, and the improved algorithm is used to reduce complexity. Compared with existing data-aided algorithms, this algorithm does not require a priori information. Therefore, it has significant advantage in solving the problem of blind parameter estimation of non-cooperative high-order modulated PCMA signals. Simulation results show the performance of the proposed algorithm is similar to the modified Cramer-Rao bound (MCRB) when the signal-to-noise ratio is larger than 16 dB. The simulation results also verify the practicality of the proposed algorithm.
A signal passed through multi-path channel suffers ISI(Inter-Symbol Interference) and severe distortions caused by channel delay spread and noise components at the SC-FDE(Single Carrier with Frequency Domain Equalizer) transmission. Conventional UW(Unique-Word) based SC-FDE iterative channel estimation improves channel estimation performance by smoothing estimated CIR(Channel Impulse Response) of the noise components outside the channel length at time domain and restoring the broken cyclic property through UW reconstruction. In this paper, we propose channel estimation scheme through noise suppression within channel length. To suppress the noise, we estimate noise standard deviation as estimated CIR of the noise components outside the channel length and make criteria of the noise standard deviation gain that doesn't affect the original signal samples. When estimated CIR samples within channel length are less than the criteria value using the noise standard deviation and gain, the noise components are removed. Simulation results show that the proposed channel estimation scheme brings good channel MSE(Mean Square Error) and good BER(Bit Error Rate) performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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