Constant false alarm rate (CFAR) detection based estimators with applications to sparse wireless channels

Abstract

Adı-Soyadı: Ümit KARACAOkul: zmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüAnabilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisli iProgramı: Elektronik ve Haberle me Mühendisli i (Yüksek Lisans)Tez Ba lı ı: Sabit Yanlı Alarm Oranı Sezimleme Tabanlı Kanal Kestirimive Yo un Olmayan Tekil Kanallara UygulamalarıÖZETBu çalı mada, haberle me sistemlerinde kullanılan Kanal Dürtü Yanıtı (CIR)kestirimlerinin e iklemesinde kullanılmak üzere, Sabit Yanlı Alarm Oranı (CFAR)sezimleme tabanlı metotlar ele alınmı tır. Haberle me literatüründe bilinenyöntemlerle elde edilen kanal dürtü yanıtları, kestirim hatası ta ımakta, bu durumdenkle tiricilerde performans kaybına neden olmaktadır. Bu kestirim hatası, kanaldürtü yanıtındaki gürültü olarak de erlendirilebilir. Radar sistemlerinde hedef tespitedilmesinde kullanılan Sabit Yanlı Alarm Oranı (CFAR) sezimleme tabanlı e iklememetotları, bahsedilen bu gürültünün temizlenmesinde kullanılabilir. Sabit YanlıAlarm Oranı (CFAR) sezimleme tabanlı metotlar, kanal gürültüsünün istatistikselda ılımı yardımıyla hesaplanan e ik de erlerine dayanmaktadır.Proje kapsamında, Hücre Ortalamalı (CA-CFAR) ve statistiksel Sıralamalı(OS-CFAR) Sabit Yanlı Alarm Oranı sezimleme tabanlı metotlar kullanılarak eldeedilen e ik de erleri, çe itli kanal kestirimlerine uygulanmı tır. Bahsedilen metotlarınperformansları, e ikleme i leminden sonra elde edilen kanal kestirim sinyallerinin EnKüçük Kareler Hataları (NLSE) kar ıla tırılarak gösterilmi tir. Ayrıca, SinyallerinGiri im ve Gürültüye Oranları (SINR), Karar Geridönü ümlü Denkle tiriciler (DFE)kullanılarak gösterilmi tir.

Name: Ümit KARACASchool: zmir Institute of TechnologyDepartment: Electrical and Electronics EngineeringMajor: Electronics and Communication Engineering (Master)Title of Thesis: Constant False Alarm Rate (CFAR) Detection Based Estimatorswith Applications to Sparse Wireless ChannelsABSTRACTWe provide Constant False Alarm Rate (CFAR) based thresholding methodsfor training based channel impulse response (CIR) estimation algorithms forcommunication systems which utilize a periodically transmitted training sequencewithin a continuous stream of information symbols. After obtaining the CIRestimation by using known methods in the literature, there are estimation errorswhich causes performance loss at equalizers. The channel estimation error can beseen as ?noise? on CIR estimations and CFAR based thresholding methods, which areused in radar systems to decide the presence of a target, can effectively overcome thisproblem. CFAR based methods are based on determining threshold values which arecomputed by distribution of channel noise. We provide exact and approximatedistribution of channel noise appear at CIR estimate schemes. We applied CellAveraging-CFAR (CA-CFAR) and Order Statistic-CFAR (OSCFAR) methods on theCIR estimations. The performance of the CFAR estimators are then compared bytheir Least Square error in the channel estimates. The Signal to Interference plusNoise Ratio (SINR) performance of the decision feedback equalizers (DFE), of whichthe tap values are calculated based on the CFAR estimators, are also provided.