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dc.contributor.authorFernandes, Carlos Estevão Rolim-
dc.contributor.authorFavier, Gérard-
dc.contributor.authorFernandes, Carlos Alexandre Rolim-
dc.contributor.authorMota, João César Moura-
dc.date.accessioned2011-11-08T14:33:29Z-
dc.date.available2011-11-08T14:33:29Z-
dc.date.issued2007-
dc.identifier.citationFERNANDES, C. E. R. ; FAVIER, G. ; FERNANDES, C. A. R. ; MOTA, J. C. M. . Blind MIMO channel identification using cumulant tensor decomposition. In: Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, 41., 2007, Pacific Grove-CA. Proc. of the IEEE ASILOMAR SSC, 2007. p. 616-620.pt_BR
dc.identifier.issn1058-6393-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/1072-
dc.description.abstractIn this paper, we exploit the symmetry properties of fourthorder cumulants to develop a new blind identification algorithm for multiple-input multiple-output (MIMO) instantaneous channels. The proposed algorithm utilizes the Parallel Factor (Parafac) decomposition of the 4th-order cumulant tensor by solving a single-step (SS) least squares (LS) problem. This approach is shown to hold for channels with more sources than sensors. A simplified approach using a reduced-order tensor is also discussed. Computer simulations are provided to illustrate the performance of the proposed identification algorithms.pt_BR
dc.language.isoenpt_BR
dc.publisherIEEE Asilomar Signals, Systems and Computerspt_BR
dc.subjectSimulação (Computadores)pt_BR
dc.subjectAlgorítmos computacionaispt_BR
dc.subjectLaboratóriospt_BR
dc.subjectDeformações e tensõespt_BR
dc.titleBlind MIMO channel identification using cumulant tensor decompositionpt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrNeste trabalho, exploramos as propriedades de simetria de fourthorder cumulantes para desenvolver um algoritmo de identificação novas cego para múltiplas-input multiple-output (MIMO) canais instantânea. o algoritmo proposto utiliza o Fator Paralela (Parafac) decomposição do tensor cumulante quarta-fim através da resolução de uma única etapa, pelo menos (SS) quadrados problema (LS). Essa abordagem é mostrada para manter os canais com fontes de mais de sensores. A abordagem simplificada usando um tensor de ordem reduzida também é discutida. Simulações de computador são fornecidas para ilustrar o desempenho da identificação de algoritmos.pt_BR
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