Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This monograph sheds some light on error correction code aided channel estimation, by focusing on code-aided phase estimation and ambiguity resolution (PEAR) algorithms. In particular, these algorithms exploit both pilot and coded-data symbols collected at a receiver for PEAR. Specifically, extensions are made to previous works, by studying the impact of pilot insertion on the Cramér-Rao bound (CRB) and the performance of PEAR algorithms, provided that the spectrum efficiency and the total energy consumption per bit to noise ratio keep invariant. The CRB for phase estimation is first derived. The general expectation-maximization (EM) method is then particularized for deriving an EM-based phase estimator. The convergence behavior of this estimator is investigated as well. After that, the PEAR algorithms reported in the literature are introduced, and an alternative method with a reduced complexity is proposed. Finally, a whole receiver is represented by one factor graph, and a phase estimation method is derived based on the sum-product algorithm (SPA). Extensive simulations are made to evaluate the CRB and the performance of the proposed algorithms.