Algoritmi a risoluzione incrementata per la stima della frequenza di una portante
Autore
Tatiana Bacci - Università degli Studi di Pisa - [2003-04]
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Abstract
ABSTRACT
In questo lavoro di tesi sono stati proposti e utilizzati diversi algoritmi, aiutati dai simboli pilota, per la stima della frequenza della portante nelle trasmissioni dati via satellite.
In una prima fase sono state studiate diverse configurazioni del frame al fine di minimizzare la varianza sulla stima della frequenza. In particolare l’obiettivo era quello di capire dove posizionare i simboli pilota (elemento importante per effettuare la stima) all’interno del frame. I vari formati, infatti, si differenziano soltanto per la posizione di tali simboli e non per il numero che rimane fisso, così come rimane fisso il numero dei simboli noti. Il criterio di scelta del frame è stato il calcolo dell’MCRB (Modified Cramèr-Rao Bound) nei vari casi (parametro necessario per valutare l’efficienza dello stimatore). Quindi, calcolando il bound per i diversi frame, la scelta è ricaduta su quello che ha un bound minore e che di conseguenza fa ottenere una varianza minore.
Nella seconda fase invece sono stati presi in considerazione alcuni algoritmi ad anello aperto per la stima di frequenza. Tra questi algoritmi è stato fatto un confronto sia a livello di prestazioni in termini di RMSEE, che di intervallo di acquisizione e di complessità. Il successo di questo lavoro è stato quello di aver trovato un algoritmo (denominato algoritmo FEPE) con prestazioni paragonabili a quelle del classico algoritmo ML, ma con complessità decisamente inferiore. Il problema di questo algoritmo è l’intervallo di acquisizione inferiore rispetto a quello dell’algoritmo ML.
In questo lavoro di tesi sono stati proposti e utilizzati diversi algoritmi, aiutati dai simboli pilota, per la stima della frequenza della portante nelle trasmissioni dati via satellite.
In una prima fase sono state studiate diverse configurazioni del frame al fine di minimizzare la varianza sulla stima della frequenza. In particolare l’obiettivo era quello di capire dove posizionare i simboli pilota (elemento importante per effettuare la stima) all’interno del frame. I vari formati, infatti, si differenziano soltanto per la posizione di tali simboli e non per il numero che rimane fisso, così come rimane fisso il numero dei simboli noti. Il criterio di scelta del frame è stato il calcolo dell’MCRB (Modified Cramèr-Rao Bound) nei vari casi (parametro necessario per valutare l’efficienza dello stimatore). Quindi, calcolando il bound per i diversi frame, la scelta è ricaduta su quello che ha un bound minore e che di conseguenza fa ottenere una varianza minore.
Nella seconda fase invece sono stati presi in considerazione alcuni algoritmi ad anello aperto per la stima di frequenza. Tra questi algoritmi è stato fatto un confronto sia a livello di prestazioni in termini di RMSEE, che di intervallo di acquisizione e di complessità. Il successo di questo lavoro è stato quello di aver trovato un algoritmo (denominato algoritmo FEPE) con prestazioni paragonabili a quelle del classico algoritmo ML, ma con complessità decisamente inferiore. Il problema di questo algoritmo è l’intervallo di acquisizione inferiore rispetto a quello dell’algoritmo ML.
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