Efficient method of M-PSK demodulation based on particle filtering
dc.citation.epage | 143 | |
dc.citation.issue | 1 | |
dc.citation.spage | 137 | |
dc.contributor.affiliation | ТОВ “Дельта СПЕ” | |
dc.contributor.affiliation | Delta SPE LLC | |
dc.contributor.author | Семенов, В. | |
dc.contributor.author | Круглик, О. | |
dc.contributor.author | Semenov, V. | |
dc.contributor.author | Kruhlyk, O. | |
dc.coverage.placename | Львів | |
dc.coverage.placename | Lviv | |
dc.date.accessioned | 2020-02-27T09:45:18Z | |
dc.date.available | 2020-02-27T09:45:18Z | |
dc.date.created | 2019-02-26 | |
dc.date.issued | 2019-02-26 | |
dc.description.abstract | Запропоновано ефективний алгоритм демодуляції M-PSK-сигналів у присутності негаусівського шуму на основі багаточасткової фільтрації. Побудовано модель спостережуваного сигналу, що враховує динаміку зміни параметрів каналу зв’язку. У результаті цього, оцінювання інформативних символів та параметрів каналу здійснюється двома незалежними контурами. Моделювання на прикладі QPSK-сигналу продемонструвало, що, за умови використання достатньої кількості часток, запропонований метод ефективніший порівняно із класичним підходом до демодуляції з використанням петель Гарднера і Костаса. | |
dc.description.abstract | An efficient particle filtering algorithm for demodulation of M-PSK signals at the background of non-Gaussian noise is proposed. The state-space model of the observation signal is formulated including the dynamics of channel parameters’ updating. The resulting estimation of informative symbols and channel parameters is done in two parallel contours. The simulations for QPSK signals have shown that for a sufficiently high number of particles the proposed method outperforms classical demodulation approach based on Gardner and Costas loops. | |
dc.format.extent | 137-143 | |
dc.format.pages | 7 | |
dc.identifier.citation | Semenov V. Efficient method of M-PSK demodulation based on particle filtering / V. Semenov, O. Kruhlyk // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2019. — Vol 6. — No 1. — P. 137–143. | |
dc.identifier.citationen | Semenov V. Efficient method of M-PSK demodulation based on particle filtering / V. Semenov, O. Kruhlyk // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2019. — Vol 6. — No 1. — P. 137–143. | |
dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/46149 | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Lviv Politechnic Publishing House | |
dc.relation.ispartof | Mathematical Modeling and Computing, 1 (6), 2019 | |
dc.relation.references | 1. DjuricP.M., Kotecha J.H., Zhang J., HuangYu., GhirmaiT., BugalloM. F., Miguez J. Particle filtering. IEEE Signal Proc. Magazine. 20 (5), 19–38 (2003). | |
dc.relation.references | 2. Punskaya E., AndrieuC., DoucetA., FitzgeraldW. J. Particle Filtering for Demodulation in Fading Channels with Non-Gaussian Additive Noise. IEEE Trans. Comm. 49 (4), 579–582 (2001). | |
dc.relation.references | 3. ArulampalamM. S., Maskell S., GordonN., ClappT. A tutorial on particle filters for online nonlinear/non- Gaussian Bayesian tracking. 50 (2), 174–188 (2002). | |
dc.relation.references | 4. Feigin J. Practical Costas loop design. RF design. 25, 20–36 (2002). | |
dc.relation.references | 5. Gardner F.M. A BPSK/QPSK timing error detector for sampled receivers. IEEE Transactions on Communications. 34 (5), 423–429 (1986). | |
dc.relation.references | 6. Hua Zh., Youguang Zh., Guoyan Li. Particle-Filtering-Based Approach to Undetermined Blind Separation. Advances in information Sciences and Service Sciences. 4 (6), 305–313 (2012). | |
dc.relation.referencesen | 1. DjuricP.M., Kotecha J.H., Zhang J., HuangYu., GhirmaiT., BugalloM. F., Miguez J. Particle filtering. IEEE Signal Proc. Magazine. 20 (5), 19–38 (2003). | |
dc.relation.referencesen | 2. Punskaya E., AndrieuC., DoucetA., FitzgeraldW. J. Particle Filtering for Demodulation in Fading Channels with Non-Gaussian Additive Noise. IEEE Trans. Comm. 49 (4), 579–582 (2001). | |
dc.relation.referencesen | 3. ArulampalamM. S., Maskell S., GordonN., ClappT. A tutorial on particle filters for online nonlinear/non- Gaussian Bayesian tracking. 50 (2), 174–188 (2002). | |
dc.relation.referencesen | 4. Feigin J. Practical Costas loop design. RF design. 25, 20–36 (2002). | |
dc.relation.referencesen | 5. Gardner F.M. A BPSK/QPSK timing error detector for sampled receivers. IEEE Transactions on Communications. 34 (5), 423–429 (1986). | |
dc.relation.referencesen | 6. Hua Zh., Youguang Zh., Guoyan Li. Particle-Filtering-Based Approach to Undetermined Blind Separation. Advances in information Sciences and Service Sciences. 4 (6), 305–313 (2012). | |
dc.rights.holder | CMM IAPMM NAS | |
dc.rights.holder | © 2019 Lviv Polytechnic National University | |
dc.subject | сліпа багаточасткова фільтрація | |
dc.subject | QPSK (квадратурна фазова маніпуляція) | |
dc.subject | петля Гарднера | |
dc.subject | петля Костаса | |
dc.subject | blind particle filtering | |
dc.subject | QPSK (Quadrature Phase Shift Keying) | |
dc.subject | Gardner loop | |
dc.subject | Costas loop | |
dc.subject.udc | 519.673 | |
dc.subject.udc | 654.165 | |
dc.title | Efficient method of M-PSK demodulation based on particle filtering | |
dc.title.alternative | Ефективний метод демодуляції M-PSK-сигналів на основі багаточасткової фільтрації | |
dc.type | Article |
Files
License bundle
1 - 1 of 1