An Unsupervised LLR Estimation with unknown ...
Type de document :
Compte-rendu et recension critique d'ouvrage
Titre :
An Unsupervised LLR Estimation with unknown Noise Distribution
Auteur(s) :
Mestrah, Yasser [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Nord Europe]
Savard, Anne [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Nord Europe]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN ]
Goupil, Alban [Auteur]
Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 [CRESTIC]
Gelle, Guillaume [Auteur]
Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 [CRESTIC]
Clavier, Laurent [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Nord Europe]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN ]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Nord Europe]
Savard, Anne [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Nord Europe]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN ]
Goupil, Alban [Auteur]
Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 [CRESTIC]
Gelle, Guillaume [Auteur]
Centre de Recherche en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication - EA 3804 [CRESTIC]
Clavier, Laurent [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Nord Europe]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN ]
Titre de la revue :
EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking
Pagination :
26
Éditeur :
SpringerOpen
Date de publication :
2020-01-29
ISSN :
1687-1472
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Receiver design
Log-likelihood ratio (LLR) estimation
Impulsive noise
Unsupervised learning
Log-likelihood ratio (LLR) estimation
Impulsive noise
Unsupervised learning
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Théorie de l'information [cs.IT]
Informatique [cs]/Réseaux et télécommunications [cs.NI]
Sciences de l'ingénieur [physics]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
Sciences de l'ingénieur [physics]
Informatique [cs]/Réseaux et télécommunications [cs.NI]
Sciences de l'ingénieur [physics]/Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
Sciences de l'ingénieur [physics]
Résumé en anglais : [en]
Many decoding schemes rely on the log-likelihood ratio (LLR) whose derivation depends on the knowledge of the noise distribution. In dense and heterogeneous network settings, this knowledge can be difficult to obtain from ...
Lire la suite >Many decoding schemes rely on the log-likelihood ratio (LLR) whose derivation depends on the knowledge of the noise distribution. In dense and heterogeneous network settings, this knowledge can be difficult to obtain from channel outputs. Besides, when interference exhibits an impulsive behavior, the LLR becomes highly non-linear and, consequently, computationally prohibitive. In this paper, we directly estimate the LLR, without relying on the interference plus noise knowledge. We propose to select the LLR in a parametric family of functions, flexible enough to be able to represent many different communication contexts. It allows limiting the number of parameters to be estimated. Furthermore, we propose an unsupervised estimation approach, avoiding the need of a training sequence. Our estimation method is shown to be efficient in large variety of noises and the receiver exhibits a near-optimal performanceLire moins >
Lire la suite >Many decoding schemes rely on the log-likelihood ratio (LLR) whose derivation depends on the knowledge of the noise distribution. In dense and heterogeneous network settings, this knowledge can be difficult to obtain from channel outputs. Besides, when interference exhibits an impulsive behavior, the LLR becomes highly non-linear and, consequently, computationally prohibitive. In this paper, we directly estimate the LLR, without relying on the interference plus noise knowledge. We propose to select the LLR in a parametric family of functions, flexible enough to be able to represent many different communication contexts. It allows limiting the number of parameters to be estimated. Furthermore, we propose an unsupervised estimation approach, avoiding the need of a training sequence. Our estimation method is shown to be efficient in large variety of noises and the receiver exhibits a near-optimal performanceLire moins >
Langue :
Anglais
Vulgarisation :
Non
Source :
Fichiers
- https://jwcn-eurasipjournals.springeropen.com/track/pdf/10.1186/s13638-019-1608-9.pdf
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