Gauss karışım gürültüsü varlığında tek eşik sezici ile maksimum olabilirlik sezici arasında performans karşılaştırması

Yıl 2023, , 283 - 287, 20.06.2023

Mehmet Emin Tutay

https://doi.org/10.24012/dumf.1293154

Öz

Bu çalışmada, ikili haberleşme sistemleri simetrik Gauss karışım gürültülü kanal için çalışılmaktadır. Tek eşik sezici ile optimal olan ML kurallı sezici hata olasılıkları açısından karşılaştırılmaktadır. İlk olarak, tek eşik sezicinin optimal olduğu yeter koşul elde edilmektedir. Tek eşik sezici gürültüsüz koşullarda bile düşük performans gösterebileceğinden, ortalama hata olasılığının sıfır olduğu ML sezici için yeterli koşullar sunulmaktadır. Kuramsal sonuçları doğrulamak amacıyla çeşitli senaryolar için sayısal örnekler sunulmaktadır.

Anahtar Kelimeler

ML kurallı sezici, tek eşik sezici, ortalama hata olasılığı

Kaynakça

• [1] H. V. Poor, An Introduction to Signal Detection and Estimation. New York: Springer-Verlag, 1994.
• [2] M. Azizoglu, “Convexity properties in binary detection problems,” IEEE Trans. Info. Theory, vol. 42, no. 4, pp. 1316-1321, July 1996.
• [3] J. G. Proakis and M. Salehi, Communication Systems Engineering, NJ, Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1994.
• [4] V. Bhatia and B. Mulgrew, “Non-parametric likelihood based channel estimator for Gaussian mixture noise,” Signal Processing, vol. 87, no. 11, pp. 2569-2586, Nov. 2007.
• [5] E. Kuruoglu, C. Molina, W. Fitzgerald, Approximation of alpha-stable probability densities using finite Gaussian mixtures, in: Proceedings of EUSIPCO 98, Signal Processing IX: Theories and Applications, vol. 2, pp. 989–992, September 1998.
• [6] R.S. Blum, R.J. Kozick, B.M. Sadler, An adaptive spatial diversity receiver for non-Gaussian interference and noise, IEEE Trans. Signal Process. 47 (August 1999) 2100–2111.
• [7] S. Verdu, Multiuser Detection. 1st ed. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1998.
• [8] A. Das, N. G. Stocks and A. Nikitin, "Quantifying stochastic resonance in a single threshold detector for random aperiodic signals", Fluctuation and Noise Letters, vol. 2, pp. L247-L265, 2004.
• [9] P. R. Prucnal, "Single-threshold processing for orthogonal likelihood-ratio detection with application to FSK fiber-optic communications", IEEE Trans. Commun., vol. COM-29, pp. 743-749, May 1981.
• [10] P. R. Prucnal and M. C. Teich, "Single-threshold detection of a random signal in noise with multiple independent observations. 1: Discrete case with applications to optical communications", Appl. Opt., vol. 17, no. 22, pp. 3576-3583, Nov. 1978.
• [11] S. Bayram and S. Gezici, "On the performance of single-threshold detectors for binary communications in the presence of Gaussian mixture noise", IEEE Trans. Commun., vol. 58, no. 11, pp. 3047-3053, Nov. 2010.
• [12] C. Goken, S. Gezici and O. Arikan, "Optimal signaling and detector design for power-constrained binary communications systems over non-Gaussian channels", IEEE Commun. Lett., vol. 14, no. 2, pp. 100-102, Feb. 2010.
• [13] M. E. Tutay, S. Gezici and O. Arikan, "Optimal randomization of signal constellations on the downlink of a multiuser DS-CDMA system", IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 12, no. 10, pp. 4878-4891, Oct. 2013.
• [14] B. Hu and N. C. Beaulieu, "On characterizing multiple access interference in TH-UWB systems with impulsive noise models", Proc. IEEE Radio Wireless Symp., pp. 879-882, 2008-Jan.
• [15] V. Cellini and G. Dona, "A novel joint channel and multi-user interference statistics estimator for UWB-IR based on Gaussian mixture model", Proc IEEE Int. Conf. Ultra-Wideband (ICUWB), pp. 655-660, 2005-Sep.