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<div class="csl-entry">Artés, H. (2003). <i>Algorithms for time-varying channels : scattering function estimation and blind equalization</i> [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-10717</div>
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This thesis is concerned with communication over linear time-varying (LTV) channels. After a short introduction to LTV channels, we show how to discretize a continuous LTV channel with respect to all variables, namely time, time-shift, frequency, and frequency-shift. We discuss the difficulties arising through discretization and the differences to linear time-invariant channels. Next, we investigate the estimation of the scattering function which is a second order statistical description of the LTV channel. We introduce two estimators, where the first estimator is designed for the case in which the user is able to influence the transmitter and is thus able to choose the sounding signal. In contrast to this the second estimator is designed to be used during an ongoing data transmission where the transmitted data cannot be influenced by the user and must be used as is for the estimation of the scattering function. Both estimators are based on the fact that the scattering function can be interpreted as a 2D power spectral density and are thus spectral estimators in spirit. One striking difference to conventional spectral estimation is however the fact that the 2D realizations cannot be observed directly but must be observed via a sounding signal. Additionally, we present a bias/variance analysis for both algorithms. We also consider blind equalization of LTV channels based on the derived discretized model. Here, blind equalization refers to calculating the input signal from the received signal and some basic structural properties of the channel, only. No pilot symbols or a priori channel knowledge is used. We begin by showing how the structure inherent to the LTV channel can be utilized for blind equalization and we present some identifiability results. Furthermore, we present computationally efficient algorithms for blind equalization which are based on the so-called "projections onto convex sets" algorithm. We also extend our identifiability results and algorithms to the multi-user case.
en
dc.description.abstract
Diese Dissertation beschäftigt sich mit Kommunikation ueber lineare zeitvariante (LTV) Kanäle. Nach einer kurzen Einfuehrung in das Thema LTV Kanaele zeigen wir wie man einen kontinuierlichen LTV Kanal bezueglich aller Variablen, naemlich Zeit, Zeitverschiebung, Frequenz und Frequenzverschiebung, diskretisieren kann. Wir diskutieren sowohl die Schwierigkeiten die durch die Diskretisierung entstehen als auch die Unterschiede zu zeitinvarianten Kanaelen. Danach untersuchen wir die Schaetzung der Streufunktion, welche eine statistische Beschreibung zweiter Ordnung des LTV Kanals ist. Wir praesentieren zwei Schaetzer, wobei der erste Schaetzer für den Fall entworfen wurde, daß der Benutzer den Sender beeinflussen kann und dadurch das Sondierungssignal aussuchen kann. Im Gegensatz dazu wurde der zweite Schaetzer dafür entwickelt waehrend einer aufrechten Datenuebertragung verwendet zu werden, wo der Benutzer keinen Einfluß auf das gesendete Signal hat und dieses daher wie vorhanden zur Schaetzung benutzt werden muß. Beide Schaetzer beruhen auf der Tatsache, daß die Streufunktion als zweidimensionales Leistungsdichte Spektrum interpretiert werden kann und sind daher eine Art Spektralschaetzer. Ein grundlegender Unterschied zur herkoemmlichen Spektralschaetzung ist jedoch, daß die zweidimensionalen Realisierungen nicht direkt beobachtet werden koennen und daher indirekt über ein Sondierungssignal gemessen werden müssen. Zusaetzlich praesentieren wir auch noch eine statistische Analyse beider Algorithmen. Wir betrachten weiters die blinde Entzerrung von LTV Kanaelen welche auf das entwickelte diskretisierte Modell aufbauen. In diesem Zusammenhang verstehen wir unter blinder Entzerrung die Berechnung des gesendeten Signals lediglich unter Zuhilfenahme des Empfangssignals und einiger grundlegender Information über die Struktur des LTV Kanals. Es werden keine Pilotsymbole und auch kein a priori Kanalwissen verwendet. Wir beginnen unsere Diskussion damit zu zeigen wie inhaerente strukturelle Eigenschaften des LTV Kanals zur blinden Entzerrung verwendet werden koennen und wir entwickeln weiters einige Identifizierbarkeitsresultate. Desweiteren werden recheneffiziente Algorithmen vorgestellt, die auf dem sogenannten "projections onto convex sets" Algorithmus beruhen. Außerdem erweitern wir unsere Identifizierbarkeitsresulate und unsere Algorithmen auf den Mehrbenutzer Fall.
de
dc.language
English
-
dc.language.iso
en
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Übertragungskanal
de
dc.subject
Zeitvariantes System
de
dc.subject
Lineares System
de
dc.subject
Informationsübertragung
de
dc.subject
Algorithmus
de
dc.title
Algorithms for time-varying channels : scattering function estimation and blind equalization
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
-
dc.rights.holder
Harold Artés
-
tuw.version
vor
-
tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E389 - Institut für Nachrichtentechnik und Hochfrequenztechnik