Adaptive MLSE receiver over rapidly fading channels

• Published in: Signal processing Vol. 80; no. 7; pp. 1347 - 1360
• Main Authors: Bakkoury, Jamila, Roviras, Daniel, Ghogho, Mounir, Castanie, Francis
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Elsevier B.V 01.07.2000
• ISSN: 0165-1684; 1872-7557
• DOI: 10.1016/S0165-1684(00)00041-4

This paper develops an adaptive maximum likelihood sequence estimator (MLSE) for rapidly fading channels corrupted by additive white Gaussian noise. This estimator is based on an explicit incorporation of the time-varying characteristics in channel modelling. When the multipath is caused by a few strong reflectors, the channel is shown to be poly-periodically time varying. The channel impulse response is then approximated by a linear combination of a finite set of complex exponential functions whose frequencies are termed Doppler frequencies. This modelling is well motivated in aeronautical radio communications and cellular telephony. During the training period, a cyclic statistics-based approach is developed to estimate the Doppler frequencies. An eigenvector approach as well as a maximum likelihood method are proposed to estimate the coefficients of linear expansion. After this initialization, the channel parameters are updated using a modified version of the LMS algorithm. Computer simulations are carried out to evaluate the proposed receiver performance. The new approach exhibits a large saving in computational complexity and offers superior performance over conventional adaptive MLSE in rapidly fading environment. Dieser Artikel entwickelt einen adaptiven maximum likelihood sequence estimator (MLSE) für Kanäle mit schnellem Fading unter Berücksichtigung additiven weißen Gaußschen Rauschens. Der Schätzer basiert auf einer expliziten Einbeziehung der zeitvarianten Merkmale in der Kanalmodellierung. Wenn die Mehrwegeausbreitung durch wenige starke Reflexionen hervorgerufen wird, kann gezeigt werden, daß der Kanal mehrfach-periodisch zeitvariant ist. Die Kanalimpulsantwort wird dann durch eine Linearkombination einer endlichen Zahl komplexer Exponentialfunktionen approximiert, deren Frequenzen als Dopplerfrequenzen bezeichnet werden. Diese Modellierung ist schr wohl motiviert im Bereich der Luftfahrtkommunikation und im Mobiltelefonsektor. Während der Trainingsphase wird ein Verfahren benutzt, das auf zyklischen Statistiken beruht, um die Dopplerfrequenzen zu schätzen. Es wird sowohl ein auf Eigenvektoren basierendes Verfahren als auch eine Maximum Likelihood Methode vorgeschlagen, um die Koeffizienten der linearen Entwicklung zu ermitteln. Nach dieser Initialisierung werden die Kanalparameter mit Hilfe einer modifizierten Version des LMS-Algorithmus aktualisiert. Computersimulationen werden durchgeführt, um die Leistung des vorgeschlagenen Empfǎngers zu beurteilen. Das neue Verfahren zeichnet sich durch eine hohe Ersparnis an Rechenkomplexitǎt aus und bietet herausragende Leistungen gegenüber konventionellen adaptiven MLSE-Algorithmen in Umgebungen, die schnelles Fading aufweisen. Le papier développe un estimateur de séquences au sens du maximum de vraisemblance (MLSE), pour des canaux rapidement variables, en présence d'un bruit additif blanc et gaussien. Cet estimateur est basé sur une description explicite, des caractéristiques variant dans le temps dans la modélisation du canal. Lorsque les trajets multiples sont causés par un nombre réduit de réflecteurs, le canal présente des variations poly-périodies. La réponse impulsionnelle du canal, est alors approximée par une combinaison linéaire d'un nombre fini de fonctions exponentielles complexes, dont les fréquences sont appelées fréquences Doppler. Cette modélisation est motivée par des applications en communications aéronautiques et en téléphonie cellulaire. Durant la période d'apprentissage, une approche basée sur les statistiques cycliques est développée afin d'estimer les fréquences Doppler. Des méthodes utilisant les vecteurs propres et le maximum du vraisemblance sont proposées pour l'estimation des coefficients de la décomposition. Après cette phase d'initialisation, les paramètres du canal sont mis à jour en utilisant une version modifiée de l'algorithme LMS. Des simulations sont conduites afin d’évaluer les performances du récepteur proposé. La nouvelle approche permet une réduction importante de la charge calculatoire et présente de meilleures performances par rapport aux structures conventionnelles de MLSE adaptatifs, dans un environment rapidement variable.