Blind channel estimation and data detection using hidden Markov models theory
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/1566
Tipus de documentArticle
Data publicació1997-01-01
EditorIEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this correspondence, we propose applying the hidden
Markov models (HMM) theory to the problem of blind channel estimation
and data detection. The Baum–Welch (BW) algorithm, which is able to
estimate all the parameters of the model, is enriched by introducing
some linear constraints emerging from a linear FIR hypothesis on the
channel. Additionally, a version of the algorithm that is suitable for timevarying
channels is also presented. Performance is analyzed in a GSM
environment using standard test channels and is found to be close to that
obtained with a nonblind receiver.
CitacióAnton Haro, C.; Rodríguez Fonollosa, J. A.; Rodríguez Fonollosa, J. Blind channel estimation and data detection using hidden Markov models theory. IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, 1997, vol. 45, núm. 1, p. 241-247.
ISSN1053-587X
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Blind.pdf | 220,6Kb | Visualitza/Obre |