Adaptive Reduced-Rank RLS Algorithms based on Joint Iterative Optimization of Filters for Space-Time Interference Suppression
提出了一种基于自适应滤波器联合迭代优化的自适应降秩滤波算法。该新方案包括一个联合迭代优化的满秩自适应滤波器的银行构成的投影矩阵和自适应降秩滤波器，在滤波器的银行的输出操作。我们描述的投影矩阵和降秩滤波器和递归最小二乘（RLS）自适应算法的设计，其计算效率的实施最小二乘（LS）表达式。在CDMA系统中的空时干扰抑制应用的仿真结果表明，所提出的方案优于在收敛和跟踪最先进的降秩方案在大约相同的复杂度。
2013-04-29 cs.IT math.IT
Robust Low-Rank LCMV Beamforming Algorithms Based on Joint Iterative Optimization Strategies
本章提出了降秩线性约束最小方差（LCMV）算法的基础上的概念，联合迭代优化的参数。降秩方案是基于最小方差准则的参数约束鲁棒联合迭代优化（RJIO）。鲁棒优化过程以交替的方式调整降秩矩阵、降秩波束形成器和对角加载的参数。LCMV表达式的降秩矩阵和降秩波束形成器的设计。随机梯度和递归最小二乘自适应算法，然后设计了一个有效的实现RJIO鲁棒波束形成技术。对存在不确定性的应用程序的仿真表明，RJIO方案和算法的收敛性和跟踪性能优于现有的算法，而需要相当的复杂性。
2013-02-10 cs.IT math.IT
Super-Resolution Compressed Sensing: An Iterative Reweighted Algorithm for Joint Parameter Learning and Sparse Signal Recovery
在许多实际应用中，如波达方向（DOA）估计和线性谱估计，稀疏字典通常是由一组未知参数在一个连续的域。为了将传统的压缩感知应用于此类应用，必须将连续参数空间离散化为有限的网格点集。离散化，但是，招致错误，并导致恶化的恢复性能。为了解决这个问题，我们提出了一种迭代重加权的方法，联合估计未知参数和稀疏信号。具体地说，该算法是通过迭代减少代理函数优化给定的目标函数，这导致在一个渐进的和交织的迭代过程，以改善未知参数和稀疏信号。数值结果表明，该算法在分辨密集频率分量时具有优越的性能。
2014-01-17 cs.IT math.IT
Adaptive Reduced-Rank Processing Using a Projection Operator Based on Joint Iterative Optimization of Adaptive Filters For CDMA Interference Suppression
提出了一种基于自适应滤波器联合迭代优化的自适应降秩滤波方案。该方案由一个联合迭代优化的满秩自适应滤波器，构成的投影矩阵和自适应降秩滤波器，在输出的银行的过滤器。我们描述了最小均方误差（MMSE）表达式的投影矩阵和降秩滤波器和简单的最小均方（LMS）自适应算法的设计，其计算效率的实现。CDMA干扰抑制应用的仿真结果表明，所提出的方案显着优于国家的最先进的降秩方案，同时需要一个显着较低的计算复杂性。
2013-05-27 cs.IT math.IT
Reduced-rank Adaptive Constrained Constant Modulus Beamforming Algorithms based on Joint Iterative Optimization of Filters
提出了一种基于约束联合迭代优化滤波器的降秩自适应波束形成方法。我们采用这种计划，设计了两个新的降秩自适应算法根据常数模（CM）准则与不同的约束。第一个设计的算法制定为约束联合迭代优化的投影矩阵和降秩滤波器相对于CM标准受到约束的阵列响应。推导了投影矩阵和降秩权向量的约束恒模（CCM）表达式，并提出了一种低复杂度的自适应算法来实现投影矩阵和降秩权向量的联合估计。第二种算法是对第一种算法的扩展，并根据CM准则在阵列响应约束和投影矩阵正交约束下实现。Gram-Schmidt（GS）技术被用来实现这种正交约束并提高性能。仿真结果表明，与现有的方法相比，所提出的算法具有优越的性能。
2013-03-06 cs.IT math.IT
Orthogonal subspace based fast iterative thresholding algorithms for joint sparsity recovery
从具有联合稀疏特性的多测量向量中恢复稀疏信号在信号、图像和视频处理中有着广泛的应用。当信号矩阵的快照在时间上相关时，问题变得更加复杂。考虑到信号的时间相关性，我们提供了一个基于阈值，功能反馈和零空间调整的迭代MMV算法的框架。建立了精确恢复的收敛性分析。与大多数在测量/解空间中选择索引的迭代贪心算法不同，我们基于迭代序列所跨越的正交子空间来确定索引。此外，一个功能性的反馈，控制量的能源搬迁的“尾巴”的实施和分析。结果表明，函数反馈原理可以减少迭代次数，加快算法的收敛速度。数值实验表明，该算法具有明显的优势，平衡的效率，自适应性和准确性相比，其他国家的最先进的算法。
2021-01-22 cs.IT math.IT
Adaptive Decision Feedback Reduced-Rank Equalization Based on Joint Iterative Optimization of Adaptive Estimation Algorithms for Multi-Antenna Systems
提出了一种新的基于自适应估计器联合迭代优化的自适应降秩多输入多输出（MIMO）判决反馈均衡结构。新的降秩均衡结构由两个均衡阶段的联合迭代优化组成，即，执行降维的投影矩阵和检索所需的传输符号的降秩估计器。所提出的降秩结构之后是负责消除由相关联的数据流引起的天线间干扰的判决反馈方案。我们描述了最小二乘（LS）表达式的投影矩阵和降秩估计的设计以及计算效率的递归最小二乘（RLS）自适应估计算法。MIMO均衡应用的仿真结果表明，该方案优于国家的最先进的降秩和传统的估计算法在大约相同的复杂度。
2013-04-29 cs.IT math.IT
Low-Rank Signal Processing: Design, Algorithms for Dimensionality Reduction and Applications
我们提出了降秩信号处理，降维设计方法和算法的教程，并涵盖了一些重要的应用。一个基于线性代数和线性估计的一般框架，向读者介绍降秩信号处理的基本原理，并描述如何对观察到的离散时间信号进行降维。本文利用最小二乘优化技术对降维算法进行了统一的处理，并对设计降维变换矩阵的几种方法进行了评述。降维技术包括基于观测数据向量协方差矩阵特征分解的降维技术、Krylov子空间方法、联合迭代优化（JIO）算法以及具有简化结构和切换的JIO（JIOS）技术。一些应用程序，然后考虑使用统一的治疗，其中包括无线通信，传感器和阵列信号处理，语音，音频，图像和视频处理。本教程最后讨论了未来的研究方向和新出现的主题。
2015-08-04 cs.IT math.IT
Density Evolution Analysis of the Iterative Joint Ordered-Statistics Decoding for NOMA
在本文中，我们开发了一个密度进化（DE）框架来分析迭代联合译码（JD）的非正交多址（NOMA）系统，其中有序统计译码（OSD）应用于解码短分组码。我们首先研究密度变换功能的软输出OSD（SOSD），推导出的密度与先验对数似然比（LLR）的密度。然后，我们表示基于OSD的JD的二分图（BG），并通过描述BG上的节点的密度变换特征来开发DE框架。数值算例表明，该差分进化框架能够准确跟踪迭代译码过程中LLR的演化，尤其是在中高信噪比下。在差分进化框架的基础上，进一步分析了基于OSD的联合检测算法的误码性能，以及在两用户等功率系统下的收敛点。
2021-12-23 cs.IT math.IT
Iterative Joint Beamforming Training with Constant-Amplitude Phased Arrays in Millimeter-Wave Communication
在毫米波通信（MMWC）中，为了补偿高传播衰减，相控阵天线通过波束形成获得阵列增益，需要对发射和接收天线阵列进行联合训练，以获得合适的天线权向量（AWV）。由于AWV的每个元素的幅度通常是约束常数，以简化设计的相控阵在MMWC，现有的基于奇异向量的波束形成训练方案不能用于这样的设备。因此，在这封信中，导向矢量为基础的迭代波束形成训练计划，它利用MMWC信道的方向性特征，提出了恒幅相控阵设备。性能评估表明，该方案实现了一个快速的收敛速度，以及一个接近最佳的阵列增益。
2015-11-07 cs.IT math.IT
A Unified Approach to Joint and Iterative Adaptive Interference Cancellation and Parameter Estimation for CDMA Systems in Multipath Channels
本文提出了一种在多径信道中对直接序列码分多址（DS-CDMA）系统进行联合自适应参数估计和干扰消除的统一方法。提出了一个统一的框架，其中的IC问题制定为一个额外的自由度的IC参数向量为每个阶段和用户的优化问题。我们提出了一种联合优化方法估计IC参数向量，线性接收机滤波器前端，以及随着最小均方误差（MMSE）的估计表达式的信道。基于所提出的联合优化方法，我们推导出低复杂度的随机梯度（SG）算法估计所需的参数。同步DS-CDMA系统上行链路的仿真结果表明，所提出的方法显着优于最知名的IC接收机。
2013-04-22 cs.IT math.IT
Blind Adaptive Reduced-Rank Detectors for DS-UWB Systems Based on Joint Iterative Optimization and the Constrained Constant Modulus Criterion
针对直接序列超宽带（DS-UWB）系统中的干扰抑制问题，提出了一种基于联合迭代优化（JIO）和约束恒模（CCM）设计准则的线性盲自适应接收机。建议的盲接收器由两部分组成，一个变换矩阵，执行降维和降秩滤波器，产生的输出。在所提出的接收机中，变换矩阵和降秩滤波器联合更新和迭代，以最小化恒模（CM）成本函数的约束。JIO接收机的自适应实现是通过使用归一化随机梯度（NSG）和递归最小二乘（RLS）算法开发的。为了获得低复杂度的方案，RLS算法的变换矩阵的列被单独更新。盲信道估计算法的两个版本（NSG和RLS）的实现。假设完美的定时，JIO接收机只需要期望用户的扩频码和接收到的数据。仿真结果表明，两种方案的JIO接收机在抑制码间干扰（ISI）和多址干扰（MAI）方面都具有很好的性能，且复杂度较低。
2013-05-13 cs.IT math.IT
Reduced-Rank Space-Time Interference Suppression with Joint Iterative Least Squares Algorithms for Spread Spectrum Systems
提出了一种新的基于参数向量联合迭代优化的自适应空时降秩干扰抑制最小二乘算法。建议的空时降秩方案包括一个联合迭代优化的投影矩阵，执行降维和自适应降秩参数向量，产生的符号估计。所提出的技术不需要奇异值分解（SVD），并自动找到降秩处理的最佳基集。我们提出了最小二乘（LS）表达式的投影矩阵和降秩参数向量的设计，我们进行的LS算法的收敛性能的分析。然后，我们开发递归最小二乘（RLS）自适应算法的计算效率的估计和算法自动调整的排名所提出的计划。的LS算法的凸性分析进行了发展的收敛性证明所提出的算法。对DS-CDMA系统空时干扰抑制应用的仿真结果表明，该方案在收敛性和跟踪性能上优于现有的降秩方案，且复杂度相当。
2013-01-12 cs.IT math.IT
Joint Iterative Power Allocation and Linear Interference Suppression Algorithms in Cooperative DS-CDMA Networks
本文提出了一种联合迭代功率分配和干扰抑制算法，用于扩频网络，该网络采用多跳和放大转发协作策略，用于上行链路和下行链路。我们提出了一个联合约束优化框架，该框架考虑了中继器之间的功率水平分配受到个人和全球功率约束和干扰抑制的线性接收机的设计。我们推导出约束的线性最小均方误差（MMSE）的参数向量，确定跨中继和线性接收机的最佳功率电平的表达式。为了解决所提出的优化问题，我们开发了具有成本效益的自适应联合功率分配算法，并估计接收机和信道的参数。的优化问题进行了分析，并表明，该问题可以有其凸性，通过适当选择的功率约束参数，这使得算法，以避免局部极小值的问题。研究的复杂性和所提出的算法的反馈通道的要求也包括完整性。仿真结果表明，所提出的算法获得了显着的增益，在现有的非合作和合作计划的性能和容量。
2013-01-01 cs.IT math.IT
Low Complexity Joint Iterative Equalization and Multiuser Detection in Dispersive DS-CDMA Channels
色散直接序列码分多址（DS-CDMA）信道中的通信会受到码间干扰和多址干扰的影响，从而严重影响系统的性能。联合最大\textit{a posteriori}概率（MAP）均衡和具有差错控制解码的多用户检测可以用于减轻这种干扰并实现最佳比特出错率。不幸的是，这种最佳检测通常需要过高的计算复杂性。这个问题是解决在本文中，通过减少状态格搜索检测算法的发展，从信道解码器的判决反馈的基础上。在大系统极限下分析了该算法的性能。分析和仿真结果表明，该算法复杂度低，在中等信噪比下性能接近最优，比并行干扰消除算法具有更大的系统负载容量。
2005-01-21 cs.IT math.IT
Adaptive Low-rank Constrained Constant Modulus Beamforming Algorithms using Joint Iterative Optimization of Parameters
提出了一种基于自适应滤波器联合迭代优化（JIO）的降秩自适应波束形成算法。该方案提供了一种有效的方法来处理大量的元素的过滤器。它由一组满秩自适应滤波器组成，形成一个变换矩阵和一个自适应降秩滤波器，在滤波器组的输出端工作。变换矩阵将接收到的向量投影到低维向量上，该低维向量由降秩滤波器处理以估计期望信号。根据约束恒模准则，推导了变换矩阵和降秩权向量的表达式。两种新的低复杂度的自适应算法的设计实施所提出的计划相对于不同的约束条件。仿真结果表明，与现有的方法相比，所提出的算法具有优越的性能。
2013-03-14 cs.IT math.IT
Joint Optimization of Preamble Selection and Access Barring for Random Access in MTC with General Device Activities
大多数现有的用于机器类型通信（MTC）的随机接入方案简单地采用统一的前同步码选择分布，而与底层设备活动分布无关。因此，它们可能产生不令人满意的访问效率。在本文中，我们模型的设备活动MTC作为多个Bernoulli随机变量以下的任意多变量Bernoulli分布，可以反映依赖和独立的设备活动。然后，我们根据底层的联合设备活动分布优化MTC中的随机接入的前导选择和接入禁止。具体来说，我们研究了三种情况下的联合设备活动分布，即，的情况下，完美的，不完美的，和未知的联合设备活动分布，并制定平均，最坏情况下的平均，和样本平均吞吐量最大化问题，分别。这三种情况下的问题都是具有挑战性的非凸问题。在理想的联合设备活动分布的情况下，我们开发了一个迭代算法和一个低复杂度的迭代算法，分别获得原问题和近似问题的稳定点。在不完美的联合设备活动分布的情况下，我们开发了一个迭代算法和一个低复杂度的迭代算法，以获得一个等价问题的Karush-Kuhn-Tucker（KKT）点和一个近似问题的稳定点，分别。最后，在未知的联合设备活动分布的情况下，我们开发了一个迭代算法来获得一个稳定点。所提出的解决方案具有广泛的适用性，并且优于现有的解决方案，适用于依赖和独立的设备活动。
2022-03-11 cs.IT math.IT
Reduced-Rank DOA Estimation based on Joint Iterative Subspace Optimization and Grid Search
提出了一种基于最小方差功率谱估计的降秩DOA估计算法。该方法适用于大阵列的DOA估计，并可应用于任意阵列几何形状。提出的DOA估计算法是一个联合优化的子空间投影矩阵和辅助降秩参数向量的MV和网格搜索。采用约束最小二乘法求解该联合优化问题的输出功率在电网。该算法适用于在有或没有源数目精确信息的情况下的大量用户测向问题，并且不需要奇异值分解（SVD）。该算法还采用了空间平滑（SS）技术来处理相关源问题。仿真结果表明，该算法在不同场景下的性能得到了提高。
2013-03-05 cs.IT math.IT
Iterative Eigenvalue Decomposition and Multipath-Grouping Tx/Rx Joint Beamforming for Millimeter-Wave Communication
研究了毫米波通信中的Tx/Rx联合波束形成技术。由于多径分量（MPC）具有不同的转向角和独立的衰落，波束形成的目的是在这种情况下实现阵列增益以及分集增益。提出了一种次优波束形成方案，通过迭代特征值分解（EVD）来找到Tx/Rx处的天线权重向量（AWV），前提是在发射机和接收机处都可以获得完整的信道状态信息（CSI）。为了使该方案在MMWC中实际可行，提出了相应的训练方法，以避免信道估计和迭代EVD计算。由于在快衰落场景中，训练方法可能会因频繁训练而耗时，因此提出了另一种利用MMWC中准静态转向角的波束形成方案，通过多径分组（MPG）来减少开销并提高系统可靠性。该方案首先对多目标控制器进行分组，然后对分组多目标控制器的多个转向角同时进行波束形成，从而实现阵列增益和分集增益。性能比较表明，与相应的国家的最先进的计划相比，迭代EVD计划与训练方法实现了相同的性能，降低了开销和复杂度，而MPG计划实现了更好的性能与近似相等的复杂度。
2015-11-06 cs.IT math.IT
Distributed Low-Rank Estimation Based on Joint Iterative Optimization in Wireless Sensor Networks
University of York（约克大学）；PUC-Rio（里约热内卢天主教大学）；Princeton University（普林斯顿大学）
提出了一种新的分布式降秩算法和一种自适应分布式估计算法。建议的分布式方案是基于一个变换，在网络的每个代理进行降维，然后由一个降维参数向量。提出了一种分布式降秩联合迭代估计算法，与现有技术相比，该算法能够显著降低通信开销，提高估计性能。仿真结果表明，所提出的策略在收敛速度和均方误差性能方面的优势。
2014-11-05 cs.IT cs.LG math.IT
A BP-MF-EP Based Iterative Receiver for Joint Phase Noise Estimation, Equalization and Decoding
本文将置信传播（BP）、平均场（MF）和期望传播（EP）相结合，设计了一种用于编码通信系统中联合相位噪声（PN）估计、均衡和译码的迭代接收机。PN的存在导致非线性观测模型。传统上，通过使用一阶泰勒近似（例如，最先进的软输入扩展卡尔曼平滑方法（软输入EKS）。在这项工作中，MF是用来处理由于非线性模型的因素，和二阶泰勒近似是用来实现高斯近似的MF消息，这是至关重要的低复杂度的实现与BP和EP接收机。事实证明，我们的近似是更有效的比直接线性化的软在EKS具有类似的复杂性，导致显着的性能改善，仿真结果表明。
2016-03-14 cs.IT math.IT
Adaptive Reduced-Rank Constrained Constant Modulus Beamforming Algorithms Based on Joint Iterative Optimization of Filters
提出了一种基于自适应滤波器联合迭代优化（JIO）的降秩自适应波束形成算法。新方案根据恒模（CM）准则受不同的约束而设计，并且由形成变换矩阵的满秩自适应滤波器和在滤波器组的输出处操作以估计期望信号的自适应降秩滤波器组成。我们描述的直接形式的处理器（DFP）和广义旁瓣消除器（GSC）结构的建议方案。对于每个结构，我们推导出随机梯度（SG）和递归最小二乘（RLS）算法，其自适应实现。将Gram-Schmidt（GS）技术应用于自适应算法，以重构变换矩阵，提高性能。一个自动秩选择技术的开发和使用，以确定最适当的排名派生算法。进行了复杂性和凸性分析。仿真结果表明，所提算法在收敛性和跟踪性能方面优于现有的满秩和降秩方法。
2013-01-29 cs.IT math.IT
Paging and Registration in Cellular Networks: Jointly Optimal Policies and an Iterative Algorithm
本文探讨了蜂窝网络中寻呼和注册策略的优化。运动被建模为离散时间马尔可夫过程，并最小化的折扣，无限时域的平均成本。联合最优的寻呼和注册策略的结构进行了研究，通过使用动态规划部分可观察马尔可夫过程。结果表明，存在的政策与某种简单的形式，是联合最优的，虽然动态规划方法并没有直接提供一个有效的方法来找到的政策。提出并研究了一种简单形式策略的迭代算法。该算法在寻呼策略优化和注册策略优化之间交替。它发现了一对单独的最优策略，但一个例子表明，政策不需要联合最优。利用优控理论和Riesz重排不等式证明了在对称随机游走模型和高斯随机游走模型下，最近位置优先寻呼策略和距离门限注册策略都能给出联合最优的寻呼和注册策略.
2007-02-18 cs.IT cs.NI math.IT
Iterative Joint Detection of Kalman Filter and Channel Decoder for Sensor-to-Controller Link in Wireless Networked Control Systems
本文提出了一种基于卡尔曼滤波与信道解码器的迭代联合检测算法，利用先验信息提升无线网络化控制系统中控制与通信的性能。
2025-12-18 cs.IT cs.SY eess.SY
Joint Decoding of LDPC Codes and Finite-State Channels via Linear-Programming
研究了有限状态信道（FSC）和低密度奇偶校验（LDPC）码的联合译码问题。在第一部分中，线性规划（LP）译码器的二进制线性码扩展到JD的二进制输入FSC。特别是，我们提供了一个严格的定义LP联合解码伪码字（JD-PCW），使AWGN中的码字和JD-PCW之间的成对错误概率的评估。这自然会导致解码器故障概率的可证明上限。如果信道是有限状态符号间干扰信道，则联合LP解码器也具有最大似然（ML）证书属性，并且所有整数值解都是码字。在这种情况下，相对于ML解码的性能损失可以完全由分数值JD-PCW来解释。在得到这些结果之后，我们发现一些元素与Flanagan在LP接收机上的早期工作是等价的。在第二部分中，我们为第一部分中讨论的联合LP解码器开发了一个有效的迭代求解器。特别是，我们扩展的迭代近似LP解码的方法，提出了由Vontobel和Koetter和Burshtein分析，这个问题。利用JD-LP的双域结构，我们得到了一个收敛的迭代联合LP译码算法，其结构类似于基于BCJR的Turbo均衡（TE）。其结果是一个联合迭代解码器，其每次迭代的复杂度是类似的TE，但其性能是类似的联合LP解码。该解码器的主要优点是，它似乎提供了联合LP解码的可预测性和TE的计算复杂性的优越性能。一个预期的应用是磁存储编码，其中所需的块出错率极低，系统性能难以通过仿真验证。
2011-07-27 cs.IT math.IT
Joint ML calibration and DOA estimation with separated arrays
本文研究了参数化波达方向（DOA）估计在一个特定的背景下：i）每个传感器的特征在于一个未知的复增益和ii）阵列由一个子阵列的集合，这些子阵列基本上彼此分离，导致一个结构化的噪声协方差阵。本文提出了两种基于极大似然（ML）估计的迭代算法，适用于阵列校准和DOA估计的联合应用。数值仿真结果表明，迭代最大似然（IML）和改进的迭代最大似然（MIML）联合阵列校准和DOA估计算法性能优于现有方法，且MIML算法在迭代次数较少的情况下达到了克拉美-拉奥界。
2017-01-22 cs.IT math.IT stat.AP
Iterative Joint Parameters Estimation and Decoding in a Distributed Receiver for Satellite Applications and Relevant Cramer-Rao Bounds
本文提出了一种分布式接收机在受多普勒频移和多普勒速率影响的信道上进行联合信道参数（载波相位、多普勒频移和多普勒速率）迭代估计和译码的算法。该算法通过将和积算法（SPA）应用于表示给定信道输出的信息符号和信道参数的联合后验分布的因子图而导出。在本文中，我们提出了两种方法来处理棘手的消息的和积算法。在第一种方法中，我们使用粒子滤波与顺序重要性采样（SIS）的未知参数的估计。我们还提出了一种方法，用于微调粒子，以提高收敛性。在第二种方法中，我们近似我们的模型与随机行走相位模型，其次是相位跟踪算法和多项式回归算法来估计未知参数。我们推导出联合载波相位，多普勒频移和多普勒速率估计的加权贝叶斯克拉美-罗界（WBCRBs），它考虑到估计参数的先验分布，是所有考虑的信噪比（SNR）值的准确下界。数值结果（比特出错率（BER）和参数估计的均方误差（MSE））表明，随机游走模型的相位跟踪略优于粒子滤波。然而，粒子滤波具有比基于随机游走模型的方法更低的计算成本。
2022-01-23 cs.IT eess.SP math.IT
Multiple Hypotheses Iterative Decoding of LDPC in the Presence of Strong Phase Noise
目前运行的许多卫星通信系统采用低成本的上变频器或下变频器，这会产生相位噪声。这种噪声会严重限制系统的信息速率，并对检测系统构成严重挑战。此外，用于相位噪声跟踪的简单解决方案（例如PLL）需要低相位噪声或另外需要降低有效数据率的许多导频符号。在过去的十年中，我们已经目睹了大量的研究做联合估计和解码的相位噪声和编码信息。这些算法是基于联合后验分布的因子图表示。[5]中提出的框架允许设计有效的消息传递算法，该算法结合了代码图和信道图。LDPC或Turbo解码器的使用，作为迭代消息传递方案的一部分，允许接收器在低SNR区域中操作，同时需要较少的导频符号。本文提出了一种在强相位噪声信道中对编码信息进行联合检测和估计的多假设算法。我们还提出了一个低复杂度的混合物减少过程，保持了很好的精度的信念传播消息。
2012-10-18 cs.IT math.IT
Joint Trajectory and Resource Allocation Design for UAV Communication Systems
在本文中，我们研究资源分配设计无人机（UAV）使能的通信系统，其中无人机被派遣提供通信到多个用户节点。我们的目标是通过联合优化子载波分配策略和无人机的轨迹，同时考虑到每个用户节点所需的最小数据率，禁飞区（NFZ），最大无人机巡航速度，和初始/最终无人机位置，以最大限度地提高通信系统的吞吐量。该设计被配制成一个混合整数非凸优化问题，这是一般棘手的。随后，提出了一种计算效率高的迭代算法，以获得局部最优解。仿真结果表明，所提出的迭代算法的性能接近无NFZ系统的性能。此外，该算法可以实现一个显着的吞吐量增益相比，各种基准计划。
2018-09-05 cs.IT math.IT
Channel, Phase Noise, and Frequency Offset in OFDM Systems: Joint Estimation, Data Detection, and Hybrid Cramer-Rao Lower Bound
振荡器相位噪声（PHN）和载波频率偏移（CFO）会对正交频分复用（OFDM）系统的性能产生不利影响，因为它们会导致载波间干扰和信号星座的旋转。本文提出了一种基于期望条件最大化（ECM）的OFDM系统信道、PHN和CFO联合估计算法。我们提出的信号模型的估计问题，并推导出混合克拉美-罗下界（HCRB）的联合估计问题。接下来，我们提出了一种迭代接收机的基础上扩展的卡尔曼滤波器的联合数据检测和PHN跟踪。数值结果表明，与现有算法相比，所提出的基于ECM的估计器的性能更接近于推导的HCRB，并且在中高信噪比下优于现有的估计算法.此外，组合的估计算法和迭代接收机比现有算法在计算上更有效，并且导致改进的平均未编码和编码比特出错率（BER）性能。
2014-05-30 cs.IT math.IT
Soft Syndrome Decoding of Quantum LDPC Codes for Joint Correction of Data and Syndrome Errors
量子错误主要使用伴随式信息的测量来检测和校正，伴随式信息本身在实际错误校正实现中是不可靠的步骤。通常，这种故障或噪声综合征测量被建模为以某种概率翻转的二进制测量结果。然而，测量的校正子实际上是在校正子提取的物理实现中获得的连续电压或电流值的离散化值。在本文中，我们使用这种“软”或模拟信息，而无需传统的离散化步骤，有利于量子低密度奇偶校验（QLDPC）码的解码迭代解码器。基于综合征的迭代置信传播解码器被修改为利用综合征软信息来同时成功地校正数据和综合征错误，而无需重复测量。我们证明了在我们改进的解码器中从综合征中提取软信息的优点，不仅在准循环提升积QLDPC码族的阈值和逻辑错误率的比较方面，而且在迭代解码器的更快收敛方面。特别是，新的BP解码器与噪声综合征表现良好的理想综合征下的标准BP解码器。
2022-05-04 cs.IT math.IT quant-ph
