| Summary: | VIGELIS, R. F. Estratégias de estimação para canais variantes no tempo em sistemas OFDM. 2006. 100 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2006. === Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-05T12:33:35Z
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Previous issue date: 2006-08-31 === This dissertation deals with the estimation of time-selective fading channels in OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) coding systems. We considered that the channel obeys the WSS-US (Wide Sense Stationary–Uncorrelated Scattering) model, with an integral number of multi-paths. In presence of time-selective fading, we showed that the sub-carriers are the DFT (Discrete Fourier Transform) of the average of Nc channel samples in time-domain, where Nc is the number of employed sub-carriers. Under the assumption that the channel obeys the TDL (Tapped Delay Line) model, and the transmitted symbols at each sub-carrier have the same power, we also showed that the channel power is divided between the sub-carrier and ICI (Inter-Carrier Interference) power. For a grid placement of the pilot sub-carriers, we derived a MMSE (Minimum Mean Square Error) estimator that is able to exploit both time and frequency correlations. Supposing the sub-carrier correlations can be separated as the product between the time and frequency correlations, the filtering structure of the IIR (Infinite Impulse Response) estimator can be separated as the estimation at the pilot positions and the interpolation over time and frequency domain. Just taking into account that the maximum Doppler frequency and the channel and sub-carrier power are known at the receiver, we proposed a robust estimator that does not require the estimation of channel correlations and noise variance. We considered an adaptive estimator derived from the filtering structure obtained in the MMSE estimator. The filtering section that exploits the frequency-domain channel correlations is estimated by the LORAF (Low-Rank Adaptive Filter ) and OPAST(Orthogonal Projection Approximation Subspace Tracking) algorithms. The filters that exploits the time-domain channel correlations are estimated adaptively by an algorithm based on QR decomposition, which supports a fast version, whose computational complexity has the order of the filter length. All the analyzed and proposed estimation techniques are compared by computer simulation. === Nesta dissertação é abordado o problema de estimação de canais variantes no tempo em sistemas de modulação OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Foi escolhido o modelo de canal WSS-US (Wide Sense Stationary–Uncorrelated Scattering) com um número de percursos bem definido. Mostrou-se que, quando o canal é seletivo no tempo, as sub-portadoras consistem na DFT (Discrete Fourier Transform) da média conjunta de Nc amostras do canal no tempo, em que Nc é o número de sub-portadoras empregadas. Com a suposição de que o canal obedece o modelo TDL (Tapped Delay Line) e os símbolos de cada sub-portadora têm mesma potência, também foi mostrado que a potência do canal se divide entre a potência da sub-portadora e a potência da ICI (Inter-Carrier Interference). Para uma disposição em grid das sub-portadoras piloto, é derivado um estimador MMSE (Minimum Mean Square Error) que explora as correlações do canal tanto no tempo como na freqüência. Da suposição de que as correlações das sub-portadoras podem ser separadas como o produto entre as correlações do canal no tempo e na freqüência, obtêve-se que a estrutura de filtragem do estimador IIR (Infinite Impulse Response) pode ser separada entre as estimativas somente sobre as sub-portadoras piloto e o processo de interpolação, seja no tempo como na freqüência. É proposto um estimador robusto, que não requer as estimativas das correlações do canal e a variância do ruído, apenas considerando que a freqüência Doppler máxima, a potência do canal e a potência das sub portadoras são conhecidas. Também foi considerado um estimador adaptativo derivado a partir da estrutura de filtragem do estimador MMSE. A seção do filtro que explora as correlações do canal na freqüência é estimada pelos algoritmos LORAF (Low-Rank Adaptive Filter ) e OPAST (Orthogonal Projection Approximation Subspace Tracking). Já os filtros que exploram as correlações temporais do canal são estimados adaptativamente por meio de um algoritmo baseado em decomposição QR, que suporta uma versão rápida de complexidade computacional da ordem do comprimento filtro empregado. Todas as técnicas de estimação analisadas ou propostas são comparadas utilizando simulação em computador.
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