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首页> 外文会议>37th annual conference on information sciences and systems (CISS 2003) >Bounds on MIMO Estimation with CM and Semi-Blind Signaling
【24h】

Bounds on MIMO Estimation with CM and Semi-Blind Signaling

机译：具有CM和半盲信令的MIMO估计的界限

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We consider MIMO systems with flatrnfading under the quasi-static model, where the blockrnsize is on the order of tens of symbols. A relativelyrnshort block is required in mobile environments if thernquasi-static model is to remain valid. To overcome thernshort data size, algorithms that exploit both trainingrnand signal properties are of interest. We focus on exploitationrnof training (semi-blind) and constant modulusrn(CM) signaling, and we formulate constrainedrnCram′er-Rao bounds (CRBs) for these cases. We usernthese CRBs to analyze the impact of the scatteringrnenvironment on signal estimation, where the scatteringrnis characterized by the condition number of thernchannel matrix. We show that the semi-blind and CMrnsignal properties are particularly informative for shortrnblock sizes. We also investigate design of the transmittedrnsignal vector that minimizes the constrainedrnCRBs for signal estimation.
机译：我们考虑在准静态模型下具有平坦衰落的MIMO系统，其中块大小约为数十个符号。如果准静态模型保持有效，则在移动环境中需要相对较短的块。为了克服短数据大小，利用训练和信号特性的算法是令人关注的。我们关注于剥削训练（半盲）和恒定模数（CM）信号，并针对这些情况制定约束的Cram'er-Rao边界（CRB）。我们使用这些CRB来分析散射环境对信号估计的影响，其中散射信道的特征在于信道矩阵的条件数。我们表明，半盲和CMrnsignal属性对于shortrnblock大小特别有用。我们还研究了传输信号向量的设计，该向量可将用于信号估计的受约束的CRB最小化。

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