Обобщённые системы передаваемой опорной сигнальной (TR) УШП-связи
Generalized UWB transmitted reference systems
2006-04-01
SCID: 54.1/btj4cfkj
Discuss with AI
двойная нецентральная F-распределениетест обобщенного отношения правдоподобий (GLRT)максимум правдоподобия (ML) обнаружениеприемник с переданным опорным сигналом (TR)сверхширокополосная связь
Figures from the paper
Abstract (AI)
Предложены и сравнены методы обнаружения данных на основе метода максимального правдоподобия (ML) и обобщённого критерия отношения правдоподобий (GLRT) для системы сверхширокополосной (УШП) связи с приёмником передаваемой опорной сигнальной структуры. Представлена точная вероятность ошибки для обучаемого (training-based, TB) TR-приёмника и нижняя оценка для ML- и GLRT-приёмников в терминах двукратно некентрального F-распределения. Исследована оптимизация по длине интеграционного интервала и распределению энергии между обучающими и информационными символами. Аналитические и имитационные результаты показывают, что предложенные методы обнаружения обеспечивают существенное улучшение характеристик по битовой частоте ошибок по сравнению со структурой TB-приёмника.
Key Findings
1
Для ML- и GLRT-приёмников получена нижняя оценка вероятности ошибки в терминах двукратно неконечного F-распределения.
2
Аналитические и имитационные результаты показывают значительное улучшение битовой ошибки предлагаемых ML и GLRT схем по сравнению с TB-приёмником.
3
Предложены методы обнаружения данных на основе ML и GLRT для ультраширокополосных систем с передаваемыми опорными сигналами и выполнено их сравнение с обучаемым (TB) TR-приёмником.
4
Исследована оптимизация по длине интеграционного интервала и распределению энергии между опорными и информационными символами.
5
Для TB-приёмника выведена точная вероятность ошибки, выраженная через двукратно неконечное F-распределение.
Research Object
Система связи с ультраширокополосным передаваемым эталоном (архитектуры приёмника TR для UWB)
Research Subject
Эффективность детекции данных и вероятность ошибки для детекторов на основе ML и GLRT по сравнению с обучаемым (training-based) TR-приёмником, включая оптимизацию длины интеграционного интервала и распределения энергии между обучающими и информационными символами
Publication Details
Publication Date
2006-04-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest