In this section

    ADAPTIVE ALGORITHMS FOR CHANNEL ESTIMATION: USING A PRIORI INFORMATION FOR OPTIMUM DESIGN

    (2008) ADAPTIVE ALGORITHMS FOR CHANNEL ESTIMATION: USING A PRIORI INFORMATION FOR OPTIMUM DESIGN. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

    [img]
    Preview
    		 PDF
    Thesis_Saqib.pdf
    Download (1MB) | Preview

    Arabic Abstract

    تستقدم هذه الرسالة معلومات مسبقة عن مشكلة الاتصال. لتحسين اداء الخوارزميات المتكيّفة. تحديداً تم عرض سيناريوهين لتحسين الاداء. في الجزء الاول من هذه الرسالة ، تمت دراسة مشكلة تقدير القناة للبث لعدّد من المستعملين (multiuser) عبر قناة متغيرة زمنيا. تبين الرسالة ان تقدير القناة علي اساس المجال الترددي يمكن ان يكون اكثر عمليا و اقل تعقيدا من التقدير علي اساس المجال الزمني. تبين الرسالة ايضا ان المعلومات المسبقه ( التردد ، الزمن و الارتباط) تسمح لنا بتصميم مرشحات كلمان (Kalman Filters) و بالحصول على اداء جيد جدا في محيط ذي دوبلر(Doppler) عال. في الجزء الثاني من هذه الرسالة، تمت دراسة المر شحات المتكيفة مع الزمن و ال تستعمل علا قات خطأ لا خطيةز تحديداً تم استعمال المعلومات المسبقة عن توزيع الضجيج في الخرج لتصميم علاقات لا خطية مثلى. استخدمت الرسالة علاقة الطاقة التي تستخدم عادة في تحليل المربع المتوسط (mean square analysis) للوصول الى علاقة عامة المتوسط مربع الخطأ (mean square analysis) عندما تستخدم المرشحات علاقات للخطأ لا خطية عامة. من ثم تم تصميم مرشحات متغير مع الزمن رات لا خطيات مثلى. كذالك تم استخدام طريقة مما ثلة لتصميم مرشحات متكيفة مع الزمن ذات لا خطيات مثلى و ذات معطيات تسوية (data normalization) والتي عادة ما تستخدم عندما تكون معطيات الدخل مترابطة.

    English Abstract

    This thesis is concerned with using a priori information on the communication problem to enhance the performance of adaptive algorithms. We demonstrate this for two scenarios. In the first part of the thesis, we consider the problem of channel estimation for multiuser OFDM transmission over block time varying channels. We show that frequency domain based channel estimation can be more practical and less computationally complex than the time domain based estimation. We show how a priori information (time and frequency correlation) allows us to design Kalman filters and obtain a very good performance in environments with high Doppler. In the second part we use our a priori knowledge about the output noise distri-bution to design adaptive filters with optimum error nonlinearities. Specifically, we use the energy relation that is usually used for mean square analysis to de¬rive the mean square error for general error nonlinearities and subsequently use that to design optimum error nonlinearities given our knowledge about the noise distribution. We use a similar technique to design adaptive filters with optimum error nonlinearities and data normalization that is usually used when the input data is correlated.

    Item Type: Thesis (Masters)
    Subjects: Electrical
    Department: College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
    Committee Advisor: Al-Naffouri, Tareq Y.
    Committee Members: Zerguine, Azzedine and Al-Harthi, Yahya
    Depositing User: Muhammad Saqib Sohail
    Date Deposited: 08 Jun 2009 17:44
    Last Modified: 01 Nov 2019 14:10
    URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/136061