Multi-Frame Synchronization for a DTV Receiver: CFO, SFO, and Error Performance Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Synchronization is an important design problem for communication receivers, particularly in multipath channel scenarios. Further challenges arise due to the carrier frequency offset (CFO) caused by a mismatch in frequency of the local oscillators. The implementation is also limited by sampling frequency offset (SFO) associated with the drift of crystal oscillators. To account for these challenges, we propose a simple time domain correlation technique that relies on extending the preamble sequence via observing multiple data frames. We consider digital television as an example to show the effectiveness of the proposed technique. Due to self-resolving capability of the multipath components, the technique offers better performance in terms of peak to side-peak ratio than the conventional single preamble-based technique that correlates with a local reference. Owing to an extended preamble in the observation period, the proposed technique is shown to be robust against CFO. Besides, it is demonstrated that the technique shows resilience even in the presence of a strong SFO. Our theoretical analysis and simulated results are found to be in good match concerning peak to noise ratio. Finally, we derive a closed-form expression to compute the probability of the synchronization error that provides further insight into the performance gain offered by the proposed technique.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».