Estimation of transmission line parameters for digital equalization of high-speed data radio
Notice bibliographique
Résumé
This work considers the distortion created by an unmatched transmission line system at the receiver of a military data radio. The installation requirements for these types of systems are such that manual tuning of the antenna is impracticable. The antenna impedance may not match that of the cable and radio receiver, resulting in electrical reflections in the cable. These reflections create intersymbol interference (ISI), which distorts the received signal and limits the performance of the communication link. It is shown that this distortion can be modelled using only four parameters: the transit time, the amplitude and the angle of the reflection coefficient and the synchronization offset. A joint maximum likelihood (ML) block estimator for the parameters is presented with the corresponding Cramer-Rao bound. The performance of the estimator is evaluated using simulations and compared to the bound. A more practical iterative estimator algorithm for the joint estimation of the parameters is also suggested. To compensate for the distortion at the receiver, a filter design technique based on the estimated parameters is introduced. The method, obtained from the least squares procedure, produces an approximate inverse filter for the channel, minimizing the distortion at the receiver. Results comparing the proposed method to traditional adaptive equalizers are presented. They show that the minimum mean squared error (MSE) achieved by the proposed method approaches the power of the noise, the minimum value attainable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».