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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.8 No.3
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 227 - 235 (9page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2019.8.3.227
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Taking forward Compressive Sensing (CS)-based channel estimation, the emphasis of this paper is to analyze the performance of CS-based channel estimation by varying the Fast Fourier Transform (FFT) size (number of subcarriers) employed in Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM). By selecting an optimal FFT size, it is possible to bring the Bit Error Rate (BER) down to zero at a particular Signal-to-Noise Ratio (SNR) for both the Least Square (LS) channel estimation technique and the least square with compressive sensing (LS-CS) channel estimation technique. The main benefit is that in the LS-CS technique, we need to sense only a very small percentage of the total channel coefficients, whereas in LS we must sense all channel coefficients, making the LS-CS technique much more efficient without any significant effect on the result. We also observe that by increasing the FFT size, performance of the system in terms of BER can be significantly improved, even when the channel is very noisy.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Channel Estimation in a SISO OFDM System
3. Compressive Sensing Theory
4. Compressive Sensing-based Channel Estimation Algorithm
5. Simulation Results
6. Conclusion
References
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