Dieses Buch fasst die Forschungsergebnisse zusammen und schl???gt eine neue Methode vor, die statistische Algorithmen h???herer Ordnung f???r die blinde digitale Modulationsidentifikation (DMI) (HOS) erheblich verbessert. Um einen Offset auf Momente h???herer Ordnung (HOM) durchzuf???hren und eine Sch???tzung der rauschfreien HOM zu erhalten, macht die vorgeschlagene Methode Gebrauch von der Sch???tzung der Rauschleistung. Die vorgeschlagene Methode ???bertrifft fr???here DMI-Algorithmen, die nur auf Kumulanten beruhen oder ...
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Dieses Buch fasst die Forschungsergebnisse zusammen und schl???gt eine neue Methode vor, die statistische Algorithmen h???herer Ordnung f???r die blinde digitale Modulationsidentifikation (DMI) (HOS) erheblich verbessert. Um einen Offset auf Momente h???herer Ordnung (HOM) durchzuf???hren und eine Sch???tzung der rauschfreien HOM zu erhalten, macht die vorgeschlagene Methode Gebrauch von der Sch???tzung der Rauschleistung. Die vorgeschlagene Methode ???bertrifft fr???here DMI-Algorithmen, die nur auf Kumulanten beruhen oder keine HOM-Entrauschung ber???cksichtigen, wenn sie f???r Systeme mit mehreren Antennen getestet werden, auch f???r einen Empf???nger mit Beeintr???chtigungen. Die Verbesserung erfolgt unter Beibehaltung der gleichen Komplexit???t des HOS-basierten DMI-Verfahrens in der gleichen Situation. Die Modulationsidentifikation ist der Schritt, der auf die Energiedetektion folgt und der Signaldemodulation vorausgeht. Wenn sowohl die Quellensignale als auch die Kanalparameter unbekannt sind, befinden wir uns in einem blinden Kontext, der nat???rlich einen blinden Prozess der Modulationserkennung erfordert. Trotz ihrer hohen Erkennungsgenauigkeit leiden die auf der maximalen Wahrscheinlichkeit basierenden Verfahren zur Modulationserkennung oft unter der hohen Komplexit???t. Merkmalsbasierte Algorithmen zur Modulationserkennung stellen eine Alternative dar, die eine gute Leistung bietet.
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Add this copy of Identifizierung von blinder digitaler Modulation in to cart. $42.01, new condition, Sold by GreatBookPrices rated 4.0 out of 5 stars, ships from Columbia, MD, UNITED STATES, published 2023 by Verlag Unser Wissen.
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