Performance Analysis of Kalman Filter as an Equalizer in a non-Gaussian environment
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzed the MSE and BER performances of communication systems which used Kalman Filtering as a channel equalizer in non-Gaussian noise environment. In telecommunication systems, fading and additive noise are two critical factors that significantly impacts on the system performance. Most of existing receiver have been designed to well-handle the AWGN noise, thus, such systems may suffer several performance losses when other noise types as impulsive noises present. The proposed algorithm applies the Kalman filter-based equalizer to overcome the impact of non-Gaussian noise. Multiple non-Gaussian noise models have been developed, among them, Middleton’s Class A noise is chosen in the scope of this paper. A Rayleigh flat-fading channel is simulated using autoregressive model approach which makes Kalman filtering being usable. The BER and MSE performances of Kalman equalizer under subjected non-Gaussian noise is analyzed for various SNR and parameters scenarios. Simulation results show that the performance of Kalman equalizer is impacted by the overlapped index and the ratio of Gaussian noise power over Impulsive noise power under class A noise. In the high SNR region, BER performance is significantly impacted by impulsive component and in the low SNR region, the performance is mainly impacted by Gaussian component.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».