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Bounds on Compression Factor Estimation in FTN Systems
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AI
DOI：10.1109/LCOMM.2025.3610988.png)
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摘要
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在本封信中，我们推导了在平方根升余弦脉冲成形下，针对奈奎斯特以上（FTN）系统中压缩因子估计的封闭式克拉美-罗下界（CRLBs），涵盖了数据辅助和非数据辅助（NDA）两种场景。通过最大似然估计器评估了该下界的可达性。我们还研究了接收机中压缩因子失配对信道缩短符号检测器所导致的结果误码率惩罚的影响。值得注意的是，小压缩因子能够以更高的精度进行估计，这对于在该区间内对估计误差敏感的符号检测器尤为有益。最后，NDA方法在中等帧长下表现出足够的鲁棒性，能够实现导频开销的减少，甚至可以将所有导频重新用于估计其他参数。本研究为设计能够利用压缩因子优化频谱效率或避免循环平稳模式以实现隐蔽性的自适应FTN系统奠定了基础。
Keyword:
Faster-than-Nyquist (FTN)
compression factor
Cramér–Rao lower bound (CRLB)
non-data-aided (NDA)
data-aided (DA)
maximum likelihood (ML)
期刊
IF:
4.4
论文数:
1.3W
被引数:
2.2W
机构
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