Identifizierung von blinder digitaler Modulation in Systemen mit mehreren Antennen
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Dieses Buch fasst die Forschungsergebnisse zusammen und schlägt eine neue Methode vor, die statistische Algorithmen höherer Ordnung für die blinde digitale Modulationsidentifikation (DMI) (HOS) erheblich verbessert. Um einen Offset auf Momente höherer Ordnung (HOM) durchzuführen und eine Schätzung der rauschfreien HOM zu erhalten, macht die vorgeschlagene Methode Gebrauch von der Schätzung der Rauschleistung. Die vorgeschlagene Methode übertrifft frühere DMI-Algorithmen, die nur auf Kumulanten beruhen oder keine HOM-Entrauschung berücksichtigen, wenn sie für Systeme mit mehreren Antennen getestet werden, auch für einen Empfänger mit Beeinträchtigungen. Die Verbesserung erfolgt unter Beibehaltung der gleichen Komplexität des HOS-basierten DMI-Verfahrens in der gleichen Situation. Die Modulationsidentifikation ist der Schritt, der auf die Energiedetektion folgt und der Signaldemodulation vorausgeht. Wenn sowohl die Quellensignale als auch die Kanalparameter unbekannt sind, befinden wir uns in einem blinden Kontext, der natürlich einen blinden Prozess der Modulationserkennung erfordert. Trotz ihrer hohen Erkennungsgenauigkeit leiden die auf der maximalen Wahrscheinlichkeit basierenden Verfahren zur Modulationserkennung oft unter der hohen Komplexität. Merkmalsbasierte Algorithmen zur Modulationserkennung stellen eine Alternative dar, die eine gute Leistung bietet. M. Aravind Kumar, 22.0 x 15.0 x 0.5 cm, Buch.

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Dieses Buch fasst die Forschungsergebnisse zusammen und schlägt eine neue Methode vor, die statistische Algorithmen höherer Ordnung für die blinde digitale Modulationsidentifikation (DMI) (HOS) erheblich verbessert. Um einen Offset auf Momente höherer Ordnung (HOM) durchzuführen und eine Schätzung der rauschfreien HOM zu erhalten, macht die vorgeschlagene Methode Gebrauch von der Schätzung der Rauschleistung. Die vorgeschlagene Methode übertrifft frühere DMI-Algorithmen, die nur auf Kumulanten beruhen oder keine HOM-Entrauschung berücksichtigen, wenn sie für Systeme mit mehreren Antennen getestet werden, auch für einen Empfänger mit Beeinträchtigungen. Die Verbesserung erfolgt unter Beibehaltung der gleichen Komplexität des HOS-basierten DMI-Verfahrens in der gleichen Situation. Die Modulationsidentifikation ist der Schritt, der auf die Energiedetektion folgt und der Signaldemodulation vorausgeht. Wenn sowohl die Quellensignale als auch die Kanalparameter unbekannt sind, befindenwir uns in einem blinden Kontext, der natürlich einen blinden Prozess der Modulationserkennung erfordert. Trotz ihrer hohen Erkennungsgenauigkeit leiden die auf der maximalen Wahrscheinlichkeit basierenden Verfahren zur Modulationserkennung oft unter der hohen Komplexität. Merkmalsbasierte Algorithmen zur Modulationserkennung stellen eine Alternative dar, die eine gute Leistung bietet.