Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:ltu-29819" >
An application of t...
An application of the singular value decomposition to OFDM channel estimation
-
- Edfors, Ove (författare)
- Luleå tekniska universitet,Signaler och system
-
- Sandell, Magnus (författare)
- Luleå tekniska universitet,Signaler och system
-
- van de Beek, Jaap (författare)
- Luleå tekniska universitet,Signaler och system
-
visa fler...
-
- Wilson, Sarah Kate (författare)
- Purdue University, USA
-
- Börjesson, Per Ola (författare)
- Luleå tekniska universitet,Signaler och system
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- Luleå : Luleå tekniska universitet, 1996
- 1996
- Engelska.
-
Ingår i: Proceedings of the 1996 SNRV and NUTEK Conference on Radio Sciences and Telecommunications in Luleå and Kiruna June 3-6, 1996. - Luleå : Luleå tekniska universitet. - 9163044552 ; , s. 678-682
- Relaterad länk:
-
https://ltu.diva-por... (primary) (Raw object)
-
visa fler...
-
https://urn.kb.se/re...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- A new approach to low-complexity channel estimation in orthogonal-frequency division multiplexing (OFDM) systems is described. A low-rank approximation is applied to a linear minimum mean-squared error (LMMSE) estimator that uses the frequency correlation of the channel. By using the singular-value decomposition (SVD) an optimal low-rank estimator is derived, where performance is essentially preserved - even for low computational complexities. A fixed estimator, with nominal values for channel correlation and signal-to-noise ratio (SNR), is analysed. Analytical mean-squared error (MSE) and symbol-error rates (SER) are presented for a 16-QAM OFDM system.
Ämnesord
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER -- Elektroteknik och elektronik -- Signalbehandling (hsv//swe)
- ENGINEERING AND TECHNOLOGY -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Signal Processing (hsv//eng)
Nyckelord
- Signalbehandling
- Signal Processing
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- kon (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas