Giới thiệu
Bài báo này tập trung vào việc đề xuất các bộ ước lượng chuỗi mù thích ứng dựa trên cấu trúc trellis, với mục tiêu giảm thiểu độ phức tạp tính toán. Các bộ thu này có thể được xem là phiên bản rút gọn từ bài toán ước lượng dữ liệu/kênh theo phương pháp hợp lý cực đại (ML). Số lượng trạng thái trong trellis được xác định như một tham số thiết kế, cho phép cân bằng giữa hiệu suất thu và độ phức tạp của bộ thu.
Đối với các chòm sao tín hiệu có tính đối xứng, việc sử dụng mã hóa vi sai hoặc các phương pháp tổng quát hóa là cần thiết để khắc phục sự mơ hồ về pha. Bài báo nhấn mạnh việc khai thác cấu trúc của siêu-trellis, vốn biểu thị cả mã hóa vi sai và nhiễu liên ký hiệu, thay vì chỉ áp dụng giải mã vi sai đơn thuần để giải quyết vấn đề mơ hồ pha.
Trong các hệ thống không mã hóa, chuỗi dữ liệu chỉ có thể được xác định đến một sai số dịch chuyển không xác định. Vấn đề này được giải quyết bằng cách tích hợp bộ mã hóa kênh bên ngoài. Độ lớn trung bình của các đầu ra mềm từ bộ giải mã kênh được sử dụng để xác định chỉ số dịch chuyển này. Đối với các hệ thống nhảy tần trên kênh fading, một sơ đồ nối tiếp kép được đề xuất, trong đó mã nội bộ xử lý sự mơ hồ dịch chuyển và mã bên ngoài cung cấp đa dạng thời gian cùng với bộ xen kẽ giữa các cụm.
Nghiên cứu cũng trình bày các phương pháp hiệu quả để xử lý các vấn đề mơ hồ pha, dịch chuyển và các cực tiểu cục bộ khác có thể phát sinh trong quá trình ước lượng.
Thông tin chi tiết:
- Tên đề tài: Trellis-Based Iterative Adaptive Blind Sequence Estimation for Uncoded/Coded Systems with Differential Precoding
- Ngành: Information and Coding Theory Lab, Faculty of Engineering, University of Kiel
- Tóm tắt nội dung tài liệu: Đề xuất bộ ước lượng chuỗi mù thích ứng dựa trên trellis, giảm độ phức tạp, xử lý mơ hồ pha và dịch chuyển trong hệ thống không mã hóa và có mã hóa, sử dụng cấu trúc siêu-trellis và sơ đồ nối tiếp kép cho kênh fading.
- Mục lục chi tiết:
- 1. INTRODUCTION
- 2. SYSTEM MODEL
- 2.1. Transmitter
- 2.2. Channel model
- 2.3. Receiver
- 3. REDUCED-COMPLEXITY RECEIVERS DERIVED FROM THE ML JOINT DATA/CHANNEL ESTIMATOR
- 3.1. Two-step iterative alternating data/channel estimation
- 3.2. Trellis-based adaptive blind sequence estimation (TABSE)
- 4. ITERATIVE TRELLIS-BASED ADAPTIVE BLIND SEQUENCE ESTIMATION
- 4.1. Initialization issue
- 4.2. Local minima
- 4.3. Summary of proposed iterative TABSE
- 4.4. Numerical results for uncoded transmission
- 5. BLIND TURBO PROCESSOR
- 5.1. Estimated L-values under phase ambiguity
- 5.2. Shift ambiguity compensation
- 5.3. Double serial concatenation for fading channels
- 5.4. Overall receiver
- 5.5. Numerical results for coded systems
- 6. CONCLUSIONS
- APPENDIX
- A. L-VALUES UNDER SHIFT AMBIGUITY
- A.1. Definitions
- A.2. L-values under shifted channel coefficients