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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/55439
Type: | Artigo de Evento |
Title: | Seleção de Pilotos em Sistemas de Múltiplas Antenas para Maximização da SNR Recebida |
Authors: | Santos, Daniel Matias Silva dos Araújo, Daniel Costa Cavalcante, Charles Casimiro |
Keywords: | Sistema de múltiplas antenas;Estimação de canal;Filtragem de Kalman;Modelo Gauss-Markov |
Issue Date: | 2016 |
Citation: | SANTOS, Daniel Matias Silva dos; ARAÚJO, Daniel Costa; CAVACANTE, Charles Casimiro. Seleção de Pilotos em Sistemas de Múltiplas Antenas para Maximização da SNR Recebida. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TELECOMUNICAÇÕES - SBrT2016, 34º., 30 ago. a 02 Set. 2016, Santarém, PA. Anais [...] Santarém, PA., 2016. |
Abstract in Brazilian Portuguese: | Neste trabalho, é apresentado um modelo de canal espaço-temporal para um sistema de comunicação sem fio de múltiplas antenas. Com base na natureza dinâmica temporal e espacial do canal considerado, faz-se a estimação do canal pelo algoritmo linear ótimo Kalman associado com os símbolos pilotos transmitidos. A partir de várias sequências de símbolos pilotos definidas, a proposta desse trabalho é apresentar um método que seleciona as melhores sequências de símbolos pilotos que maximizam a SNR recebida. Os resultados numéricos mostram que o método proposto tem desempenho de SNR recebida melhor do que a de seleção aleatório. |
Abstract: | In this paper is presented a spatio-temporal channel model for multi-antenna wireless communication system. Based on the temporal and spatial dynamic nature of the channel, a channel estimation is performed by means of the optimum linear Kalman algorithm associated to the transmitted pilot symbols. Based on several pre-defined pilot symbol sequences, the proposal of this work is to present a method to select the best sequences of pilot symbols which maximize the received SNR. Numerical results show that the proposed method outperforms the random selection one in terms of received SNR. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/55439 |
Appears in Collections: | DETE - Trabalhos apresentados em eventos |
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