Carrier frequency offset recovery for zero-IF OFDM receivers
Notice bibliographique
Résumé
As trends in broadband wireless communications applications demand faster development cycles, smaller sizes, lower costs, and ever increasing data rates, engineers continually seek new ways to harness evolving technology.The zero intermediate frequency receiver architecture has now become popular as it has both economic and size advantages over the traditional superheterodyne architecture.Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) is a popular multi-carrier modulation technique with the ability to provide high data rates over echo ladened channels.It has excellent robustness to impairments caused by multipath, which includes frequency selective fading.Unfortunately, OFDM is very sensitive to the carrier frequency offset (CFO) that is introduced by the downconversion process.The objective of this thesis is to develop and to analyze an algorithm for blind CFO recovery suitable for use with a practical zero-Intermediate Frequency (zero-IF) OFDM telecommunications system.A blind CFO recovery algorithm based upon characteristics of the received signal's power spectrum is proposed.The algorithm's error performance is mathematically analyzed, and the theoretical results are verified with simulations.Simulation shows that the performance of the proposed algorithm agrees with the mathematical analysis.A number of other CFO recovery techniques are compared to the proposed algorithm.The proposed algorithm performs well in comparison and does not suffer from many of the disadvantages of existing blind CFO recovery techniques.Most notably, its performance is not significantly degraded by noisy, frequency selective channels.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».