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Performance evaluation of sub-space techniques for array processing in TDMA systems

机译：TDMA系统中阵列处理子空间技术的性能评估

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In studying the possibility of increasing wireless system capacity, we evaluate the performance of some algorithms that make use of sub-space techniques to estimate the covariance matrix, and compare these results to those obtained through traditional methods, such as the Direct Matrix Inversion Maximum Signal-to-Noise Ratio and Maximal Ratio Combining. Illustrative simulation results demonstrate that the Minimum Mean Square Error - signal Sub-Space and the Weighted Sub-Space algorithms may lead to a better performance than full-rank conventional algorithms. Furthermore, a more elaborate system-level simulation in a TDMA IS-136 context is performed and it shows that such benefits also appear in a more practical scenario.
机译：在研究增加无线系统容量的可能性时，我们评估了利用子空间技术来估计协方差矩阵的一些算法的性能，并将这些结果与通过传统方法获得的那些进行比较，例如直接矩阵反转最大信号 - 噪声比和最大比组合。说明性仿真结果表明，最小均方误差信号子空间和加权子空间算法可能导致比全秩常规算法更好的性能。此外，执行TDMA中的更精细的系统级模拟，并且表明这种益处也出现在更实际的场景中。

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