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Iterative Mean Removal Superimposed Training for SISO and MIMO Channel EstimationEntrenamiento superpuesto de eliminación de la media iterativa para la estimación de canales SISO y MIMO.

Resumen

Esta contribución describe un nuevo algoritmo de estimación de canal de radio iterativo basado en la técnica de estimación de entrenamiento superpuesto (ST). El algoritmo propuesto establece una analogía con el algoritmo ST dependiente de datos (DDST), es decir, extrae la media cíclica de los datos, pero en este caso en el extremo del receptor. Primero demostramos que este método de eliminación de media ST (MRST) aplicado para estimar un canal de banda ancha de entrada única y salida única (SISO) produce un rendimiento de tasa de error de bits (BER) similar en comparación con otras técnicas iterativas, pero con menos complejidad. Posteriormente, usamos conjuntamente el MRST y la codificación Alamouti para obtener una estimación del canal de radio de banda estrecha de entrada múltiple y salida múltiple (MIMO). El impacto del canal imperfecto en el rendimiento de BER se evidencia mediante una comparación entre el método MRST y las mejores técnicas iterativas encontradas en la literatura. El algoritmo propuesto muestra un buen equilibrio entre

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