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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Noise, Channel and Message Identification on MIMO Channels with General Noise

verfasst von : Lucas Nogueira Ribeiro, João César Moura Mota, Didier Le Ruyet, Eduardo Souza de Cursi

Erschienen in: Proceedings of the 5th International Symposium on Uncertainty Quantification and Stochastic Modelling

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Eine zweite Originalität dieser Arbeit ist die Bereitstellung einer effizienten Methode zum Umgang mit nicht-gaußschem Rauschen mit einem Mittelwert von nicht Null. Eine dritte Originalität besteht darin, dass die vorgeschlagene Methode die Schätzung des Rauschens, des Kanals und die Entschlüsselung von Botschaften ermöglicht - der Ansatz bildet die gesamte Kette: Bestimmung der Verteilung des Rauschens, Identifizierung der Kanalmatrix und Erkennung der übertragenen Symbole. Der erste Schritt erfolgt durch die Verwendung von UQ-Techniken, die die Verteilung des Rauschens bereitstellen, ohne Annahme einer Gaußschen Verteilung oder eines Mittelwerts gleich Null. Eine neue Anwendung der UQ-Techniken stellt die Kanalmatrix zur Verfügung. Anschließend erfolgt die Erkennung von Symbolen durch eine Methode, die auf der Bestimmung einer Selektionsmatrix beruht, die durch Linien der Identitätsmatrix gebildet wird. Eine neue Anwendung der UQ-Techniken liefert die Kanalmatrix und zeigt, dass der vorgeschlagene praktische Ansatz effizient ist.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Noise, Channel and Message Identification on MIMO Channels with General Noise
verfasst von
Lucas Nogueira Ribeiro
João César Moura Mota
Didier Le Ruyet
Eduardo Souza de Cursi
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-53669-5_21