Variable Is Better Than Invariable: Sparse VSS-NLMS Algorithms with Application to Adaptive MIMO Channel Estimation
المؤلفون المشاركون
Wan, Qun
Chen, Zhang-xin
Xu, Li
Huang, Jiyan
Adachi, Fumiyuki
Gui, Guan
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Channel estimation problem is one of the key technical issues in sparse frequency-selective fading multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems using orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) scheme.
To estimate sparse MIMO channels, sparse invariable step-size normalized least mean square (ISS-NLMS) algorithms were applied to adaptive sparse channel estimation (ACSE).
It is well known that step-size is a critical parameter which controls three aspects: algorithm stability, estimation performance, and computational cost.
However, traditional methods are vulnerable to cause estimation performance loss because ISS cannot balance the three aspects simultaneously.
In this paper, we propose two stable sparse variable step-size NLMS (VSS-NLMS) algorithms to improve the accuracy of MIMO channel estimators.
First, ASCE is formulated in MIMO-OFDM systems.
Second, different sparse penalties are introduced to VSS-NLMS algorithm for ASCE.
In addition, difference between sparse ISS-NLMS algorithms and sparse VSS-NLMS ones is explained and their lower bounds are also derived.
At last, to verify the effectiveness of the proposed algorithms for ASCE, several selected simulation results are shown to prove that the proposed sparse VSS-NLMS algorithms can achieve better estimation performance than the conventional methods via mean square error (MSE) and bit error rate (BER) metrics.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gui, Guan& Chen, Zhang-xin& Xu, Li& Wan, Qun& Huang, Jiyan& Adachi, Fumiyuki. 2014. Variable Is Better Than Invariable: Sparse VSS-NLMS Algorithms with Application to Adaptive MIMO Channel Estimation. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049020
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gui, Guan…[et al.]. Variable Is Better Than Invariable: Sparse VSS-NLMS Algorithms with Application to Adaptive MIMO Channel Estimation. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049020
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gui, Guan& Chen, Zhang-xin& Xu, Li& Wan, Qun& Huang, Jiyan& Adachi, Fumiyuki. Variable Is Better Than Invariable: Sparse VSS-NLMS Algorithms with Application to Adaptive MIMO Channel Estimation. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049020
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049020
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر