Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Nazzal, Mamoud" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Yükleniyor...
    Küçük Resim
    Öğe
    Sparse coding for transform domain-based sparse OFDM channel estimation
    (IEEE-Inst Electrical Electronics Engineering Inc, 2019) Nazzal, Mamoud; Aygül, Mehmet Ali; Görçin, Ali; Arslan, Hüseyin
    In orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems, frequency domain pilot-aided channel estimation is based on interpolating a down-sampled version of the channel frequency response. This is achieved by transforming the channel frequency response to the time domain, eliminating time-domain channel coefficients beyond a given delay spread, and transforming back to the frequency domain. A sliding window is used to identify the most dominant channel coefficients within a prescribed delay spread which will be retained, where others will be eliminated. This setting relies on assuming a consecutive channel tap distribution and overlooks possible channel sparsity. To take advantage of this sparsity, we propose a method for obtaining the channel taps as a sparse recovery process. The proposed method is shown to substantially improve the channel estimation quality. The improvement is commensurate with the sparsity of the channel.

| İstanbul Medipol Üniversitesi | Kütüphane | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Kavacık, Göztepe Mah, Atatürk Cd. No:40, 34810 Beykoz, İstanbul, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2026 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim