In this thesis, channel Estimation techniques have been summarized according to their performance index in terms of Bit error rate and implementation complexity, furthermore a comparison of performance is made with the estimators simulated using soft computing method, namely Artificial Neural Networks. Channel Estimation techniques are further extended to OFDM based Long Term Evolution(LTE). Followed by introducing analytical expression and performance comparison for OFDM based systems in presence of channel estimation error and Carrier Frequency Offset.

In questa tesi, tecniche di stima di canale sono state analizzate in base al loro indice di prestazioni, in termini di tasso di errore sul bit e complessità di realizzazione, inoltre, un confronto tra le prestazioni è stato fatto tra gli stimatori simulati utilizzando un metodo soft computing chiamato Artificial Neural Networks. Tecniche di stima di canale sono ulteriormente estese alla tecnologia Long Term Evolution (LTE) basata su modulazione OFDM. In seguito si sono introdotte espressioni analitiche ed effettuato un confronto di prestazioni tra sistemi basati su OFDM in presenza di errore sulla stima di canale e offset sulla frequenza portante.

Analytical performance evaluation of OFDM in presence of channel estimation errors and carrier frequency offset

RANHOTRA, SARVRAJ SINGH
2015/2016

Abstract

In this thesis, channel Estimation techniques have been summarized according to their performance index in terms of Bit error rate and implementation complexity, furthermore a comparison of performance is made with the estimators simulated using soft computing method, namely Artificial Neural Networks. Channel Estimation techniques are further extended to OFDM based Long Term Evolution(LTE). Followed by introducing analytical expression and performance comparison for OFDM based systems in presence of channel estimation error and Carrier Frequency Offset.
KUMAR, ATUL
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
21-dic-2016
2015/2016
In questa tesi, tecniche di stima di canale sono state analizzate in base al loro indice di prestazioni, in termini di tasso di errore sul bit e complessità di realizzazione, inoltre, un confronto tra le prestazioni è stato fatto tra gli stimatori simulati utilizzando un metodo soft computing chiamato Artificial Neural Networks. Tecniche di stima di canale sono ulteriormente estese alla tecnologia Long Term Evolution (LTE) basata su modulazione OFDM. In seguito si sono introdotte espressioni analitiche ed effettuato un confronto di prestazioni tra sistemi basati su OFDM in presenza di errore sulla stima di canale e offset sulla frequenza portante.
Tesi di laurea Magistrale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/131997