Abstract-I detta arbete diskuterar vi tekniker för att konsekvent upptäcka turbokodade ortogonala frekvensdivision multiplexade (OFDM) signaler, överförs genom frekvens selektiva Rayleigh (storleken på varje kanal kran är Rayleigh distribueras) bleknings kanaler med en enhetlig effekt fördröjning profil. Kanalutgången förvrängs ytterligare av en bärfrekvens och fas offset, förutom additiv vit Gaussian brus (AWGN). En ny ramstruktur för ODM, bestående av en känd ingress, cykliskt prefix, data och kända postamble föreslås, som har en högre genomströmning jämfört med det tidigare arbetet. En robust turbodekoder föreslås, som fungerar effektivt över ett brett spektrum av signal-till-brusförhållande (SNR). Simuleringsresultat visar att det är möjligt att uppnå en bit-terror-hastighet (Ber) på 10 vid ett SNR per bit så lågt som 8 dB och genomströmning på 82,84 % med hjälp av en enda sändning och två mottagningsantenner. Vi visar också att den praktiska sammanhängande mottagaren kräver knappt 1 dB mer effekt jämfört med en idealisk sammanhängande mottagare, för att uppnå en BER på 10 −5. Det viktigaste bidraget till den praktiska sammanhängande mottagarens goda prestanda beror på användningen av en lång ingress (512 QPSK-symboler), som kanske inte specificeras i någon av de nuvarande standarderna för trådlös kommunikation. Vi har också visat från datorsimuleringar att det är möjligt att få ännu bättre BER prestanda, med hjälp av en bättre kod. En enkel och ungefärlig Cramér-Rao bundet på variansen av frekvens offset uppskattningsfel för sammanhängande detektion, härleds. De föreslagna algoritmerna är väl lämpade för implementering på en DSP-plattform.
Vasudevan REF diskuterar tekniker för att konsekvent detektera turbokodade OFDM-signaler, som överförs via frekvensselektiva Rayleigh-kanaler.
Coherent Detection of Turbo-Coded OFDM Signals Transmitted through Frequency Selective Rayleigh Fading Channels with Receiver Diversity and Increased Throughput
{'venue': None, 'journal': 'Wireless Personal Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}