文献

J-GLOBAL ID：201602259233986506   整理番号：16A1259248

マルチ信号位相シフトキーイング信号対雑音比(SNR)推定法【JST・京大機械翻訳】

SNR estimation techniques for MPSK signals

著者 (4件)： Xu Weiwei (Institute of Electronic Engineering, China Academy of Engineering Physics) ,  Ye Jiangfeng (Institute of Electronic Engineering, China Academy of Engineering Physics) ,  Hu Maohai (Institute of Electronic Engineering, China Academy of Engineering Physics) ,  Su Jianzhong (Institute of Electronic Engineering, China Academy of Engineering Physics)
資料名： Tai Hezi Kexue Yudianzi Xinxi Xuebao  (Tai Hezi Kexue Yudianzi Xinxi Xuebao)
巻： 14  号： 1  ページ： 81-87  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3004A  ISSN： 2095-4980  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 信号対雑音比(SNR)推定はチャネル推定の重要な部分であり,多くの先進通信システムと信号処理方法はSNRを事前情報とするため,SN比推定法の研究は特に重要である。本論文では,多相位相シフトキーイング(MPSK)信号モデルに基づき,最大似然類,,および空間分解アルゴリズムの性能解析およびシミュレーションを行った。一定の条件の下で,上記のアルゴリズムの推定誤差は,[0,20]DBの範囲において1DB未満であり,その中で,最尤推定器の推定精度は最も高いが,ビット誤り率の影響を受けやすい。矩估計類アルゴリズムは低SNRで良好な性能を持ち,高SNRではアルゴリズムの自己雑音に影響されやすい。空間分解アルゴリズムは適応性が最も強いが,実時間性は劣っている。上述のアルゴリズムの整合性と差異性の分析を通じて、SN比推定の研究進展と主要な問題をまとめ、複雑な変調信号の広い範囲のSN比推定と空間分解方法の研究方向を明確にし、後続の研究に解決策と改善措置を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  アルゴリズム ,  *SN比 ,  適応性 ,  性能分析 ,  チャネル推定 ,  最尤法
準シソーラス用語： ビット誤り率 ,  推定精度 ,  推定誤差 ,  信号モデル ,  MPSK ,  SN比推定 ,  事前知識 ,  *推定法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： SNR estimation ,  Max-Likelihood ,  statistics ,  Singular Value Decomposition(SVD) ,  data fitting

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ信号 ,  位相シフトキーイング ,  信号対雑音比 ,  SNR ,  推定法