Fugu-MT 論文翻訳(概要): Channel Parameter Estimation in the Presence of Phase Noise Based on Maximum Correntropy Criterion

論文の概要: Channel Parameter Estimation in the Presence of Phase Noise Based on Maximum Correntropy Criterion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07955v1
Date: Wed, 15 Dec 2021 08:26:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-16 17:22:30.875718
Title: Channel Parameter Estimation in the Presence of Phase Noise Based on Maximum Correntropy Criterion
Title（参考訳）: 最大コレントロピー基準に基づく位相雑音の存在下におけるチャネルパラメータ推定
Authors: Amir Alizadeh and Ghosheh Abed Hodtani
Abstract要約: AWGNチャネルは、位相雑音に伴う送信信号がガウス雑音に付加される。我々は、情報理論学習(ITL)基準を用いて、この位相ノイズチャネル推定を解析する。 MSEとMCCを組み合わせた新しい混合LMSアルゴリズムにより収束率を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.47243430672461
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Oscillator output generally has phase noise causing the output power spectral density (PSD) to disperse around a Dirac delta function. In this paper, the AWGN channel is considered, where the sent signal accompanying with phase noise is added to the channel Gaussian noise and received at the receiver. Conventional channel estimation algorithms such as least mean square (LMS) and mean MSE criterion are not suitable for this channel estimation. We (i) analyze this phase noise channel estimation with information theoretic learning (ITL) criterion, i.e., maximum correntropy criterion (MCC), leading to robustness in the channel estimator's steady state behavior; and (ii) improve the convergence rate by combining MSE and MCC as a novel mixed-LMS algorithm.
Abstract（参考訳）: 振動子出力は一般に位相ノイズを持ち、出力電力スペクトル密度(PSD)はディラックデルタ関数の周りに分散する。本稿では,位相雑音に伴う送信信号がガウス雑音に付加され受信機で受信されるAWGNチャネルについて検討する。平均二乗(LMS)や平均MSE基準のような従来のチャネル推定アルゴリズムはこのチャネル推定には適さない。私たち (i)この位相雑音チャネル推定を情報理論学習(itl)基準、すなわち最大コレントロピー基準(mcc)を用いて分析することにより、チャネル推定器の定常状態挙動のロバスト性が導かれる。 2) 新しい混合LMSアルゴリズムとして, MSEとMCCを組み合わせることにより収束率を向上させる。

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