Performance Analysis of Kalman Filter as an Equalizer in a non-Gaussian environment
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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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle