Blind channel estimation and signal retrieving for MIMO relay systems

In this paper, we propose a blind channel estimation and signal retrieving algorithm for two-hop multiple-input multiple-output (MIMO) relay systems. This new algorithm integrates two blind source separation (BSS) methods to estimate the individual channel state information (CSI) of the source-relay and relay-destination links. In particular, a first-order Z-domain precoding technique is developed for the blind estimation of the relay-destination channel matrix, where the signals received at the relay node are pre-processed by a set of precoders before being transmitted to the destination node. With the estimated signals at the relay node, we propose an algorithm based on the constant modulus and signal mutual information properties to estimate the source-relay channel matrix. Compared with training-based MIMO relay channel estimation approaches, the proposed algorithm has a better bandwidth efficiency as no bandwidth is wasted for sending the training sequences. Numerical examples are shown to demonstrate the performance of the proposed algorithm

Parameter estimation algorithm for multivariable controlled autoregressive autoregressive moving average systems

This paper investigates parameter estimation problems for multivariable controlled autoregressive autoregressive moving average (M-CARARMA) systems. In order to improve the performance of the standard multivariable generalized extended stochastic gradient (M-GESG) algorithm, we derive a partially coupled generalized extended stochastic gradient algorithm by using the auxiliary model. In particular, we divide the identification model into several subsystems based on the hierarchical identification principle and estimate the parameters using the coupled relationship between these subsystems. The simulation results show that the new algorithm can give more accurate parameter estimates of the M-CARARMA system than the M-GESG algorithm

Розробка методики підвищення завадозахищеності багатоантенних систем зі спектрально-ефективними сигналами спеціального призначення в умовах впливу дестабілізуючих факторів

The object of research is multi-antenna systems with spectrally efficient special purpose signals. The problematic issue, the solution of which is devoted to this research, is the improvement of immunity to interference of multi-antenna systems with spectrally efficient special purpose signals. A technique for improving the immunity of multi-antenna systems with spectrally efficient special-purpose signals under the influence of destabilizing factors has been developed. A distinctive feature of the proposed methodology is the use of an improved pre-coding procedure, evaluation of the channel state of multi-antenna radio communication systems with spectrally efficient signals by several indicators. The improved channel state estimation procedure consists in estimating channel bit error probability, channel state frequency response, and channel state impulse response. The formation of an estimate of the channel state for each of the assessment indicators takes place on a separate layer of the neural network using the apparatus of fuzzy sets, after which a generalized estimate is formed at the output of the neural network. The novelty of the proposed method also consists in the use of an improved procedure for forecasting the channel state of multi-antenna systems with spectrally efficient signals. The essence of the proposed procedure is the use of fuzzy cognitive models and an artificial neural network to predict the state of the channels of multi-antenna systems with spectrally efficient signals. Based on the results of the research, it was established that the proposed method allows to increase the immunity of multi-antenna systems with spectrally efficient signals according to the 8×8 scheme and 64 subcarriers by 20–25 % compared to the known ones.Об’єктом дослідження є багатоантенні системи зі спектрально-ефективними сигналами спеціального призначення. Проблемним питанням, вирішенню якого присвячено дане дослідження, є підвищення завадозахищеності багатоантенних систем зі спектрально-ефективними сигналами спеціального призначення. Розроблено методику підвищення завадозахищеності багатоантенних систем зі спектрально-ефективними сигналами спеціального призначення в умовах впливу дестабілізуючих факторів. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в використанні удосконаленої процедури попереднього кодування, оцінці стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку зі спектрально-ефективними сигналами за декількома показниками. Удосконалена процедура оцінки стану каналу полягає в оцінці ймовірності бітової помилки каналу, частотної характеристики стану каналу та імпульсної характеристики стану каналу. Формування оцінки стану каналу по кожному з показників оцінки відбувається на окремому шарі нейронної мережі з використанням апарату нечітких множин, після чого на виході нейронної мережі формується узагальнена оцінка. Новизна запропонованої методики полягає також в використанні удосконаленої процедури прогнозування стану каналу багатоантенних систем зі спектрально-ефективними сигналами. Сутність запропонованої процедури полягає в використанні нечітких когнітивних моделей та штучної нейронної мережі для прогнозування стану каналів багатоантенних систем зі спектрально-ефективними сигналами. За результатами дослідження встановлено, що запропонована методика дозволяє підвищити завадозахищеність систем багатоантенних систем зі спектрально ефективними сигналами за схемою 8×8 та 64 піднесучими при на 20−25 % у порівнянні з відомим

Метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку

A method of integrated estimation of channel state in multiantenna radio communication systems was developed. The distinguishing feature of the proposed method is estimation for several indicators, namely the bit error probability in the channel, frequency and pulse response of the channel state. After obtaining of the channel estimate for each indicator, a generalized channel state estimate is formed. Formation of the channel state estimate for each of the estimation indicators takes place in a separate layer of the neural network using the apparatus of fuzzy sets after which a generalized estimate is formed at the neural network output. Development of the proposed method was determined by necessity to raise speed of estimation of the channel state in multiantenna radio communication systems at an acceptable computational complexity. According to the results of the study, it has been established that the proposed method makes it possible to increase speed of estimation of channel state in multiantenna systems on average up to 30 % depending on the channel state while accuracy of the channel state estimation decreases by 5‒7 % because of reduced informativeness of estimation (because of using the apparatus of fuzzy sets) and is able to adapt to the signaling situation in the channel by training the neural network. Neural network training takes place on the basis of a training sequence and completes adaptation to the channel state after 10‒12 iterations of training. It is advisable to apply this method in radio stations with a programmable architecture to improve their interference immunity by reducing time for making decision on the channel state.Разработан метод комплексной оценки состояния канала многоантенных систем радиосвязи. Отличительная особенность предлагаемого метода заключается в оценке состояния канала многоантенных систем радиосвязи по нескольким показателям, а именно: вероятность битовой ошибки канала, частотная характеристика состояния канала и импульсная характеристика состояния канала. После получения оценки канала по каждому показателю происходит формирование обобщенной оценки состояния канала. Формирование оценки состояния канала по каждому из показателей оценки происходит на отдельном слое нейронной сети с использованием аппарата нечетких множеств, после чего на выходе нейронной сети формируется обобщенная оценка. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью повышения скорости оценивания состояния канала многоантенных систем радиосвязи с приемлемой вычислительной сложностью. По результатам исследования установлено, что предложенный метод позволяет повысить скорость оценки состояния канала системы многоантенных систем в среднем до 30 % в зависимости от состояния канала, при этом отмечается ухудшение точности оценки состояния канала на уровне 5–7 % за счет уменьшения информативности оценивания (это обусловлено использованием аппарата нечетких множеств) и способен адаптироваться к сигнальной обстановки в канале за счет обучения нейронной сети. Обучение нейронной сети происходит на основе учебной (тренировочной) последовательности и на 10–12 итерации обучения полностью завершает адаптацию к состоянию канала. Указанный метод целесообразно использовать в радиостанциях с программируемой архитектурой для повышения их помехозащищенности за счет уменьшения времени на принятие решения о состоянии каналаРозроблено метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку. Відмінна особливість запропонованого методу полягає в оцінці стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку за декількома показниками, а саме: ймовірність бітової помилки каналу, частотна характеристика стану каналу та імпульсна характеристика стану каналу. Після отримання оцінки каналу по кожному показнику відбувається формування узагальненої оцінки стану каналу. Формування оцінки стану каналу по кожному з показників оцінки відбувається на окремому шарі нейронної мережі з використанням апарату нечітких множин, після чого на виході нейронної мережі формується узагальнена оцінка. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю підвищення швидкості оцінювання стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку з прийнятною обчислювальною складністю.За результатами дослідження встановлено, що запропонований метод дозволяє підвищити швидкість оцінювання стану каналу багатоантенних систем в середньому до 30 % в залежності від стану каналу, при цьому відмічається погіршення точності оцінки стану каналу на рівні 5-7% за рахунок зменшення інформативності оцінювання (це обумовлене використанням апарату нечітких множин) та здатний адаптуватися до сигнальної обстановки в каналі за рахунок навчання нейронної мережі. Навчання нейронної мережі відбувається на основі навчальної (тренувальної) послідовності та на 10–12 ітерації навчання повністю завершує адаптацію до стану каналу. Зазначений метод доцільно використовувати в радіостанціях з програмованою архітектурою для підвищення їх завадозахищеності за рахунок зменшення часу на прийняття рішення щодо стану канал

Метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку

A method of integrated estimation of channel state in multiantenna radio communication systems was developed. The distinguishing feature of the proposed method is estimation for several indicators, namely the bit error probability in the channel, frequency and pulse response of the channel state. After obtaining of the channel estimate for each indicator, a generalized channel state estimate is formed. Formation of the channel state estimate for each of the estimation indicators takes place in a separate layer of the neural network using the apparatus of fuzzy sets after which a generalized estimate is formed at the neural network output. Development of the proposed method was determined by necessity to raise speed of estimation of the channel state in multiantenna radio communication systems at an acceptable computational complexity. According to the results of the study, it has been established that the proposed method makes it possible to increase speed of estimation of channel state in multiantenna systems on average up to 30 % depending on the channel state while accuracy of the channel state estimation decreases by 5‒7 % because of reduced informativeness of estimation (because of using the apparatus of fuzzy sets) and is able to adapt to the signaling situation in the channel by training the neural network. Neural network training takes place on the basis of a training sequence and completes adaptation to the channel state after 10‒12 iterations of training. It is advisable to apply this method in radio stations with a programmable architecture to improve their interference immunity by reducing time for making decision on the channel state.Разработан метод комплексной оценки состояния канала многоантенных систем радиосвязи. Отличительная особенность предлагаемого метода заключается в оценке состояния канала многоантенных систем радиосвязи по нескольким показателям, а именно: вероятность битовой ошибки канала, частотная характеристика состояния канала и импульсная характеристика состояния канала. После получения оценки канала по каждому показателю происходит формирование обобщенной оценки состояния канала. Формирование оценки состояния канала по каждому из показателей оценки происходит на отдельном слое нейронной сети с использованием аппарата нечетких множеств, после чего на выходе нейронной сети формируется обобщенная оценка. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью повышения скорости оценивания состояния канала многоантенных систем радиосвязи с приемлемой вычислительной сложностью. По результатам исследования установлено, что предложенный метод позволяет повысить скорость оценки состояния канала системы многоантенных систем в среднем до 30 % в зависимости от состояния канала, при этом отмечается ухудшение точности оценки состояния канала на уровне 5–7 % за счет уменьшения информативности оценивания (это обусловлено использованием аппарата нечетких множеств) и способен адаптироваться к сигнальной обстановки в канале за счет обучения нейронной сети. Обучение нейронной сети происходит на основе учебной (тренировочной) последовательности и на 10–12 итерации обучения полностью завершает адаптацию к состоянию канала. Указанный метод целесообразно использовать в радиостанциях с программируемой архитектурой для повышения их помехозащищенности за счет уменьшения времени на принятие решения о состоянии каналаРозроблено метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку. Відмінна особливість запропонованого методу полягає в оцінці стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку за декількома показниками, а саме: ймовірність бітової помилки каналу, частотна характеристика стану каналу та імпульсна характеристика стану каналу. Після отримання оцінки каналу по кожному показнику відбувається формування узагальненої оцінки стану каналу. Формування оцінки стану каналу по кожному з показників оцінки відбувається на окремому шарі нейронної мережі з використанням апарату нечітких множин, після чого на виході нейронної мережі формується узагальнена оцінка. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю підвищення швидкості оцінювання стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку з прийнятною обчислювальною складністю.За результатами дослідження встановлено, що запропонований метод дозволяє підвищити швидкість оцінювання стану каналу багатоантенних систем в середньому до 30 % в залежності від стану каналу, при цьому відмічається погіршення точності оцінки стану каналу на рівні 5-7% за рахунок зменшення інформативності оцінювання (це обумовлене використанням апарату нечітких множин) та здатний адаптуватися до сигнальної обстановки в каналі за рахунок навчання нейронної мережі. Навчання нейронної мережі відбувається на основі навчальної (тренувальної) послідовності та на 10–12 ітерації навчання повністю завершує адаптацію до стану каналу. Зазначений метод доцільно використовувати в радіостанціях з програмованою архітектурою для підвищення їх завадозахищеності за рахунок зменшення часу на прийняття рішення щодо стану канал