Семенов, В.Круглик, О.Semenov, V.Kruhlyk, O.2020-02-272020-02-272019-02-262019-02-26Semenov 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.https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/46149Запропоновано 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.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.137-143enсліпа багаточасткова фільтраціяQPSK (квадратурна фазова маніпуляція)петля Гарднерапетля Костасаblind particle filteringQPSK (Quadrature Phase Shift Keying)Gardner loopCostas loopEfficient method of M-PSK demodulation based on particle filteringЕфективний метод демодуляції M-PSK-сигналів на основі багаточасткової фільтраціїArticleCMM IAPMM NAS© 2019 Lviv Polytechnic National University7519.673654.165Semenov 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.