多用户认知通信中联合信道与载波频偏估计的低延迟低复杂度EKF设计
信息论
2011-11-17 v1 math.IT
摘要
认知通信中的参数估计可表述为一个多用户估计问题，该问题在最大似然解下可解但涉及高计算复杂度。本文提出一种基于分时与干扰抑制的扩展卡尔曼滤波器（EKF）设计，用于多个认知用户的联合载波频偏（CFO）与信道估计。其关键目标是通过将高维参数分解为多个独立的低维估计问题，并以流水线操作方式分时求解，从而实现低实现复杂度。我们首先给出一个基本的EKF设计，用于估计从一个发射用户到一根接收天线的参数。然后，该基本设计被分时复用，以估计从多个发射用户到多根接收天线的参数。同时，我们使用干扰抑制模块来消除每个接收样本处的共信道干扰。此外，我们进一步提出自适应噪声方差跟踪模块以提升估计性能。所提出的设计具有低延迟和低缓冲需求（得益于其在线实时处理）以及低实现复杂度（得益于分时与流水线设计）。其估计性能经验证接近克拉美-罗界。
引用
@article{arxiv.1111.3925,
title = {A Low-Delay Low-Complexity EKF Design for Joint Channel and CFO Estimation in Multi-User Cognitive Communications},
author = {Pengkai Zhao and Cong Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.3925},
year = {2011}
}