Relevance Vector Machines for Enhanced BER Probability in DMT-Based Systems
المؤلفون المشاركون
Tahat, Ashraf A.
Galatsanos, Nikolaos P.
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2010، العدد 2010 (31 ديسمبر/كانون الأول 2010)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2010-06-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
A new channel estimation method for discrete multitone (DMT) communication system based on sparse Bayesian learning relevance vector machine (RVM) method is presented.
The Bayesian frame work is used to obtain sparse solutions for regression tasks with linear models.
By exploiting a probabilistic Bayesian learning framework, sparse Bayesian learning provides accurate models for estimation and consequently equalization.
We consider frequency domain equalization (FEQ) using the proposed channel estimate at both the transmitter (preequalization) and receiver (postequalization) and compare the resulting bit error rate (BER) performance curves for both approaches and various channel estimation techniques.
Simulation results show that the proposed RVM-based method is superior to the traditional least squares technique.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tahat, Ashraf A.& Galatsanos, Nikolaos P.. 2010. Relevance Vector Machines for Enhanced BER Probability in DMT-Based Systems. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2010, no. 2010, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453262
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tahat, Ashraf A.& Galatsanos, Nikolaos P.. Relevance Vector Machines for Enhanced BER Probability in DMT-Based Systems. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2010 (2010), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453262
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tahat, Ashraf A.& Galatsanos, Nikolaos P.. Relevance Vector Machines for Enhanced BER Probability in DMT-Based Systems. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2010. Vol. 2010, no. 2010, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453262
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-453262
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