KFUPM ePrints

Contributions to Blind System Identification/Deconvolution: Methods, Algorithms, and Performance Evaluation

l Contributions to Blind System Identification/Deconvolution: Methods, Algorithms, and Performance Evaluation. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF
Restricted to Abstract Only until 21 August 2018.

1264Kb

Arabic Abstract

أصبحت الأنظمة ذات المرسلات و المستقبلات المتعددة أهم الصفات التي تميز و تمكن انظمة الاتصلات المستقبلية أبتداءا من الجيل الرابع و مرورا بالجيل الخامس و ما بعد ذلك. تكنولوجيا فصل الأشارات الكهربائية العمياء اصبحت تستحوذ على اهتمام مماثل لما لمس لها من أهمية في تقليل الحاجة للأشارات المتبادله بين المستقبل و المرسل و ذلك من أجل التعرف على الوسط الذي تمر من خلاله الاشارات الكهرائية. بالرغم من ظهور هاذه الاهمية الا أن البحث العلمي القائم الى الان لم يتناول تكنولوجيا الفصل العمياء بشكل جاد و ممل. هذه الاطروحة تتناول عدة محاور وهي التعرف على الوسط الناقل للاشارة بصورة عمياء و فصل الاشارات ايضا بصورة عمياء. الهدف الاساسي هو تمكين و استخدام المعلومات الجانبية المتوفرة في اي نظام من اجل التقدم و التحسين في التكولوجيا العمياء. في الجزء الاول من هذه الاطروحة قمنا بتطوير بعض الخوارزميات و تمكينها لتشمل انظمه اشمل مثل انظمة الاتصالات الاسلكية التي تعاني من تداخل الاشارت ضمن المستخدم الواحد و تداخل الاشارات بين مستخدين متتعددين. و ايضا طرحنا خوارزميات اكثر كفاءة و اكثر سرعة و اقل تكلفة من ناحية الفترة المحتاجة لاتمام العملية. في الجزء الثاني من الاطروحة قدمنا طريقة جديده للتعرف على الوسط الناقل للاشارات الاسلكية باستخدام المعلومات الجانبية مثل شكل او البنية للنظام. اظهرت هذه الطريقة تحسين على الطرق القديمة و خاصة في حالات صعبة. و ايظا قمنا بتقييم امكانية استخام معلومات جانبية للتحسين من طرية التعرف على الانظمة بالطريقة العمياء.

English Abstract

Blind source separation (BSS) and blind system identifications (BSI) date back to 1970s. Due to the rapid growth of the wireless communication systems, this subject starts receiving an increase attention as it leads to an increased throughput in case of deploying it in conjunction with the training-based channel estimation approach, namely semi-blind scenario. So far, it turns out that the standing literature related to the BSS and BSI subjects is not well addressed for the emerging semi-blind system identification technique. This work addresses some of the earlier stated issues. In particular touches upon BSI, BSS and blind deconvolution (BD) in the context of communication systems. One of the main objectives is to use the side information which is available in such systems to obtain much efficient blind algorithms/methods and evaluate their impact on the estimation quality. This is done by using different sufficient optimization techniques, namely Givens/Shear rotations, fixed point optimization rule, and exact line search strategy. In the first part,we use the non-constant modulus nature of QAM signals to propose dedicated BSS algorithm for instantaneous mixtures. Furthermore, to cope with a real case scenario, we extend different BSS algorithm to perform BD and cover convolutive MIMO mixtures. In the second part, the BSI problem in the context of SIMO systems is treated. Here, we propose a novel BSI method, which exploits the inherent Toeplitz structure that exists in most of communication systems. This method indeed leads to a significant enhancement over the standard subspace method (SS) in terms of performance, especially in the ill-conditioned scenario. On the other hand, by means of the Cramer-Rao lower bound (CRB), the influence of some a priori side information on the channel system identification is investigated. In particular, a priori information includes channel sparsity and some other statistical properties such as the non-circularity. These side information are classified into statistical and structural ones. Their impact on the channel system identification's quality is handled at the end of this part.



Item Type:Thesis (PhD)
Subjects:Electrical
Divisions:College Of Engineering Sciences > Electrical Engineering Dept
Committee Advisor:Zerguine, Azzedine
Committee Co-Advisor:Abed-Meraim, Karim
Committee Members: Deriche, Mohamed and Al-Naffouri, Tareq and Muqaible, Ali
ID Code:140428
Deposited By:QADRI MAYYALA (g201207760)
Deposited On:21 Aug 2017 14:06
Last Modified:02 Nov 2017 10:28

Repository Staff Only: item control page