Identification and equalization of fading channels using higher-order statistics and cyclostationarity
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
KISA ÖZET Birçok iletişim ortamlarında çokyollu yayılımın neden olduğu sıklık seçiciliği simgelerarası karışma oluşturarak sayısal iletişim kanallarının başarısını düşürmektedir. Yüksek hızda güvenilir iletişim için kanal tanılaması ve dengelemesi gereklidir. Geleneksel olarak kanal tanılaması ve dengelemesi eğitici diziler yollayarak veya denkleştiriciyi kanal hakkında önsel bilgiler ışığında tasarlayarak başarılmaktadır. Kör kanal tanılama ve dengeleme yöntemleri bu kısıtlamaları paylaşmamaktadırlar. Bu tez çalışmasının odağı iki çeşit kör kanal tanılama ve dengeleme yöntemleri üzerindedir : Gelen işaretin yüksek dereceli istatistiklerine dayanan yöntemler ve gelen işaretin çevrimsel durağanlığına dayanan yöntemler. Yüksek dereceli istatistikler karma evreli sistem tanılamasına izin vermektedirler. Aynı zamanda Gauss dağılımına sahip toplanır gürültüye karşı duyarlı değillerdir. Çevrimsel ikinci derece istatistikler de aynı üstünlükleri paylaşmaktadırlar. Daha az hesaplama karmaşıklığı, giriş verisinin dağılımı hakkında kısıtlama olmaması ve zamanlama hatalarına karşı daha az duyarlılık ek üstünlüklerdir. Bu tez çalışmasında üçüncü ve dördüncü derece istatistikle^ ve çevrimsel özilinti işlevi kullanılarak çeşitli sönümlü kanalların tanılaması ve dengelemesi incelenmiştir. Dördüncü derece istatistik kullanılarak çalıştırılan kurallar toplamı üçüncü derece istatistik kullanan kurallar toplamının bir uzantısıdır. Bu uygulama sırasında en küçük kareler yaklaşımı kullanılmıştır. Sonuçlar, gelen işaretin yüksek dereceli istatistiklerine ve çevrimsel durağanlığına dayalı yöntemlerin sönümlü kanalların kör tanılama ve dengelemesindeki yeteneklerini göstermektedir. IV ABSTRACT In many communication environments, frequency selectivity caused by multipath propagation degrades the performance of digital communication channels by causing intersymbol interference. To achieve high-speed reliable communication, channel identification and equalization are necessary. Traditionally, channel identification and equalization are accomplished either by sending training sequences or by designing the equalizer based on apriori knowledge of the channel. Blind identification and equalization methods do not share these limitations. The focus of the thesis is on two particular families of blind identification and equalization methods: Methods based on the higher-order statistics and the cyclostationarity of the received signal. Higher-order statistics allow nonminimum phase system identification. They are also insensitive to additive Gaussian noise. Cyclic second-order statistics share the same advantages. Less computational complexity, no restrictions on the distribution of input data and less sensitivity to timing errors are the additional advantages of cyclic second-order statistics. In this thesis identification and equalization of several fading channels are examined using third and fourth-order statistics and cyclic autocorrelation. The algorithm implemented using fourth-order statistics is an extension of the one using third-order statistics. A least-squares approach is preferred during this implementation. The results illustrate the capability of both families for fading channel identification and equalization.
Collections