Abstract— Blind recognition of comm

Abstract— Blind recognition of communication parameters
is a research topic of high importance for both military and
civilian communication systems. Numerous studies about carrier
frequency estimation, modulation recognition as well as channel
identification are available in literature. This paper deals with the
blind recognition of the space–time block coding (STBC) scheme
used in multiple-input–multiple-output (MIMO) communication
systems. Assuming there is perfect synchronization at the receiver
side, this paper proposes three maximum-likelihood (ML)-based
approaches for STBC classification: the optimal classifier, the
second-order statistic (SOS) classifier, and the code parameter
(CP) classifier. While the optimal and the SOS approaches require
ideal conditions, the CP classifier is well suited for the blind
context where the communication parameters are unknown at
the receiver side. Our simulations show that this blind classifier
is more easily implemented and yields better performance than
those available in literature

Kết quả (Việt) 1:

Trừu tượng-Mù công nhận các thông tin liên lạc thông sốlà một chủ đề nghiên cứu của cao tầm quan trọng cho cả quân sự vàHệ thống thông tin dân sự. Nhiều nghiên cứu về tàu sân baytần số ước tính, điều chế công nhận cũng như các kênhnhận dạng có sẵn trong văn học. Bài báo này đề với cácmù công nhận của các khối không gian-thời gian mã hóa lược đồ (STBC)được sử dụng trong nhiều đầu vào-nhiều dạng (MIMO) giao tiếpHệ thống. Giả sử có là đồng bộ hoá hoàn hảo tại người nhậnSide, giấy này đề xuất khả năng tối đa ba (ML)-dựa trênphương pháp tiếp cận để phân loại STBC: loại tối ưu, cácloại thứ hai để thống kê (SOS), và các thông số mãLoại (CP). Trong khi các tối ưu và phương pháp tiếp cận SOS yêu cầuđiều kiện lý tưởng, loại CP là rất thích hợp cho người mùbối cảnh các thông số giao tiếp ở đâu không biết tạibên nhận. Mô phỏng của chúng tôi cho thấy rằng loại này mùđược thực hiện dễ dàng hơn và hiệu suất tốt hơn so với sản lượngTất cả những người có sẵn trong văn học

Kết quả (Việt) 2:

Abstract- công nhận người mù thông số truyền thông
là một chủ đề nghiên cứu có tầm quan trọng cao cho cả quân sự và
hệ thống thông tin liên lạc dân sự. Nhiều nghiên cứu về tàu sân bay
dự toán tần số, công nhận điều chế cũng như các kênh
xác định có sẵn trong văn học. Điều này giao dịch giấy với
công nhận mù của không-thời gian khối mã hóa (STBC) chương trình
được sử dụng trong multiple-input-multiple-output (MIMO) truyền
thống. Giả sử có đồng bộ hoàn hảo ở người nhận
bên, bài viết này đề xuất ba maximum-likelihood (ML) dựa trên
phương pháp tiếp cận để phân loại STBC: phân loại tối ưu, các
số liệu thống kê bậc hai (SOS) phân loại, và các tham số Mã
(CP) phân loại. Trong khi tối ưu và các phương pháp SOS yêu cầu
điều kiện lý tưởng, phân loại CP là rất thích hợp cho người mù
bối cảnh mà các thông số truyền thông chưa được biết ở
phía người nhận. Mô phỏng của chúng tôi cho thấy rằng phân loại mù này
là dễ dàng thực hiện và mang lại hiệu suất tốt hơn so với
những người có sẵn trong văn học