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Subspace-Based Algorithms for Blind ML Frequency and Transition Time Estimation in Frequency Hopping Systems

机译：跳频系统中基于子空间的盲ML频率和过渡时间估计算法

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Frequency hopping spread spectrum (FHSS) is a technology for combating narrow band interference. Two parameters required for estimation in FHSS are transition time and hopping frequency. In this paper, blind subspace-based schemes with a maximum likelihood (ML) criterion for estimating frequency and transition time without using reference signals are proposed. The selection of the related parameters is discussed. Subspace-based algorithms are applied with the help of the proposed block selection scheme. The performance is improved with a block selection algorithm to overcome the unbalanced processing block problems in various algorithms. The proposed method significantly reduces computational complexity compared with a greedy search ML-based algorithm. The performance is shown to outperform an existing iterative ML-based algorithm with a comparable complexity.
机译：跳频扩频（FHSS）是一种用于对抗窄带干扰的技术。 FHSS中估计所需的两个参数是过渡时间和跳频。在本文中，提出了一种基于盲子空间的方案，该方案具有最大似然（ML）准则，用于估计频率和过渡时间，而无需使用参考信号。讨论了相关参数的选择。在建议的块选择方案的帮助下，应用了基于子空间的算法。使用块选择算法可以提高性能，以克服各种算法中不平衡的处理块问题。与基于贪婪搜索ML的算法相比，该方法大大降低了计算复杂度。表现出的性能优于现有的基于ML的迭代算法，并且具有相当的复杂性。

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