Blind Identification of FIR Channels in the Presence of Unknown Noise
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blind channel identification techniques based on second-order statistics (SOS) of the received data have been a topic of active research in recent years. Among the most popular is the subspace method (SS) proposed by Moulines et al. (1995). It has good performance when the channel output is corrupted by white noise. However, when the channel noise is correlated and unknown as is often encountered in practice, the performance of the SS method degrades severely. In this paper, we address the problem of estimating FIR channels in the presence of arbitrarily correlated noise whose covariance matrix is unknown. We propose several algorithms according to the different available system resources: (1) when only one receiving antenna is available, by upsampling the output, we develop the maximum a posteriori (MAP) algorithm for which a simple criterion is obtained and an efficient implementation algorithm is developed; (2) when two receiving antennae are available, by upsampling both the outputs and utilizing canonical correlation decomposition (CCD) to obtain the subspaces, we present two algorithms (CCD-SS and CCD-ML) to blindly estimate the channels. Our algorithms perform well in unknown noise environment and outperform existing methods proposed for similar scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».