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A SAGE algorithm for channel estimation using signal eigenvectors for direction-scan sounding

机译：一种使用信号特征向量进行方向扫描测深的SAGE算法进行信道估计

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In this paper, the Space-Alternating Generalized Expectation-maximization (SAGE) approach is applied to estimating the parameters of multipath components (MPCs) in propagation channels with the observations being the signal eigenvectors (SEVs) calculated from channel impulse responses (CIRs) collected via direction-scan sounding (DSS), i.e. rotating a horn antenna in directions. The performance of such an SEV-based-SAGE (SEV-SAGE) algorithm is compared with the conventional Raw-Data-based SAGE (RD-SAGE) algorithm in terms of either root mean square estimation errors (RMSEEs) in single-path scenarios or the composite multipath component distances (MCDs) in multi-path scenarios. Furthermore, both algorithms are applied to the measured data for 13-17 GHz indoor propagation channels obtained via DSS. These results demonstrate the superiority of applying the SEV-SAGE algorithm over the RD-SAGE algorithm for the capability of estimating the overall channels with a fewer number of MPCs.
机译：本文采用空间替代广义期望最大化（SAGE）方法来估计传播信道中的多径分量（MPC）的参数，其观测值是根据收集的信道冲激响应（CIR）计算出的信号本征向量（SEV）通过方向扫描探测（DSS），即按方向旋转喇叭天线。就单路径方案中的均方根估计误差（RMSEE）而言，将这种基于SEV的SAGE（SEV-SAGE）算法的性能与常规的基于原始数据的SAGE（RD-SAGE）算法进行比较或多路径方案中的复合多路径分量距离（MCD）。此外，两种算法都适用于通过DSS获得的13-17 GHz室内传播信道的测量数据。这些结果证明了使用SEV-SAGE算法优于RD-SAGE算法来估计具有较少数量MPC的整个信道的能力。

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