Skip navigation

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/46149
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorСеменов, В.
dc.contributor.authorКруглик, О.
dc.contributor.authorSemenov, V.
dc.contributor.authorKruhlyk, O.
dc.date.accessioned2020-02-27T09:45:18Z-
dc.date.available2020-02-27T09:45:18Z-
dc.date.created2019-02-26
dc.date.issued2019-02-26
dc.identifier.citationSemenov V. Efficient method of M-PSK demodulation based on particle filtering / V. Semenov, O. Kruhlyk // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2019. — Vol 6. — No 1. — P. 137–143.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/46149-
dc.description.abstractЗапропоновано ефективний алгоритм демодуляції M-PSK-сигналів у присутності негаусівського шуму на основі багаточасткової фільтрації. Побудовано модель спостережуваного сигналу, що враховує динаміку зміни параметрів каналу зв’язку. У результаті цього, оцінювання інформативних символів та параметрів каналу здійснюється двома незалежними контурами. Моделювання на прикладі QPSK-сигналу продемонструвало, що, за умови використання достатньої кількості часток, запропонований метод ефективніший порівняно із класичним підходом до демодуляції з використанням петель Гарднера і Костаса.
dc.description.abstractAn efficient particle filtering algorithm for demodulation of M-PSK signals at the background of non-Gaussian noise is proposed. The state-space model of the observation signal is formulated including the dynamics of channel parameters’ updating. The resulting estimation of informative symbols and channel parameters is done in two parallel contours. The simulations for QPSK signals have shown that for a sufficiently high number of particles the proposed method outperforms classical demodulation approach based on Gardner and Costas loops.
dc.format.extent137-143
dc.language.isoen
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofMathematical Modeling and Computing, 1 (6), 2019
dc.subjectсліпа багаточасткова фільтрація
dc.subjectQPSK (квадратурна фазова маніпуляція)
dc.subjectпетля Гарднера
dc.subjectпетля Костаса
dc.subjectblind particle filtering
dc.subjectQPSK (Quadrature Phase Shift Keying)
dc.subjectGardner loop
dc.subjectCostas loop
dc.titleEfficient method of M-PSK demodulation based on particle filtering
dc.title.alternativeЕфективний метод демодуляції M-PSK-сигналів на основі багаточасткової фільтрації
dc.typeArticle
dc.rights.holderCMM IAPMM NAS
dc.rights.holder© 2019 Lviv Polytechnic National University
dc.contributor.affiliationТОВ “Дельта СПЕ”
dc.contributor.affiliationDelta SPE LLC
dc.format.pages7
dc.identifier.citationenSemenov V. Efficient method of M-PSK demodulation based on particle filtering / V. Semenov, O. Kruhlyk // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2019. — Vol 6. — No 1. — P. 137–143.
dc.relation.references1. DjuricP.M., Kotecha J.H., Zhang J., HuangYu., GhirmaiT., BugalloM. F., Miguez J. Particle filtering. IEEE Signal Proc. Magazine. 20 (5), 19–38 (2003).
dc.relation.references2. Punskaya E., AndrieuC., DoucetA., FitzgeraldW. J. Particle Filtering for Demodulation in Fading Channels with Non-Gaussian Additive Noise. IEEE Trans. Comm. 49 (4), 579–582 (2001).
dc.relation.references3. ArulampalamM. S., Maskell S., GordonN., ClappT. A tutorial on particle filters for online nonlinear/non- Gaussian Bayesian tracking. 50 (2), 174–188 (2002).
dc.relation.references4. Feigin J. Practical Costas loop design. RF design. 25, 20–36 (2002).
dc.relation.references5. Gardner F.M. A BPSK/QPSK timing error detector for sampled receivers. IEEE Transactions on Communications. 34 (5), 423–429 (1986).
dc.relation.references6. Hua Zh., Youguang Zh., Guoyan Li. Particle-Filtering-Based Approach to Undetermined Blind Separation. Advances in information Sciences and Service Sciences. 4 (6), 305–313 (2012).
dc.relation.referencesen1. DjuricP.M., Kotecha J.H., Zhang J., HuangYu., GhirmaiT., BugalloM. F., Miguez J. Particle filtering. IEEE Signal Proc. Magazine. 20 (5), 19–38 (2003).
dc.relation.referencesen2. Punskaya E., AndrieuC., DoucetA., FitzgeraldW. J. Particle Filtering for Demodulation in Fading Channels with Non-Gaussian Additive Noise. IEEE Trans. Comm. 49 (4), 579–582 (2001).
dc.relation.referencesen3. ArulampalamM. S., Maskell S., GordonN., ClappT. A tutorial on particle filters for online nonlinear/non- Gaussian Bayesian tracking. 50 (2), 174–188 (2002).
dc.relation.referencesen4. Feigin J. Practical Costas loop design. RF design. 25, 20–36 (2002).
dc.relation.referencesen5. Gardner F.M. A BPSK/QPSK timing error detector for sampled receivers. IEEE Transactions on Communications. 34 (5), 423–429 (1986).
dc.relation.referencesen6. Hua Zh., Youguang Zh., Guoyan Li. Particle-Filtering-Based Approach to Undetermined Blind Separation. Advances in information Sciences and Service Sciences. 4 (6), 305–313 (2012).
dc.citation.issue1
dc.citation.spage137
dc.citation.epage143
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.subject.udc519.673
dc.subject.udc654.165
Appears in Collections:Mathematical Modeling And Computing. – 2019. – Vol. 6, No. 1

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2019v6n1_Semenov_V-Efficient_method_of_M_PSK_137-143.pdf777.28 kBAdobe PDFView/Open
2019v6n1_Semenov_V-Efficient_method_of_M_PSK_137-143__COVER.png365.92 kBimage/pngView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.