Ensayo de responsabilidad

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 4 (803 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 3 de octubre de 2010
Leer documento completo
Vista previa del texto
Minimum Mean-Square Error Receiver
Alternativa para solucionar la cantidad de interferencia Co-canal y la amplificación de ruido que maneja el receptor ZF minimiza el total de errores generados porel ruido y la interferencia mutua entre señales co-canal.
Un estimado de S se obtiene de acuerdo con:

En el criterio MMSE (minimum mean squared error) el vector de pesos T
i w se obtiene de lafila i-ésima de la matriz

Al igual que en el criterio ZF, previo al cálculo de G hay que sustituir por ceros en H las columnas correspondientes a iteraciones anteriores como en. El criterio MMSE esmenos costoso computacionalmente al ahorrar el cálculo de la pseudoinversa, como se muestra en el apartado 4.2.6. Además, su rendimiento siempre es mejor que con ZF, sobre todo con menor SNR, pues esmás inmune al efecto del ruido AWGN. Más adelante se demostrará que al aplicar el criterio MMSE en la versión DBLAST con sólo 2×2 antenas se alcanza la capacidad de Shannon.

Minimum Mean-Square ErrorReceiver
El receptor MMSE es menos sensible al ruido bajo el costo de reducir la calidad en la separación de la señal.
La interferencia cocanal no está perfectamente separada.
En caso de una SNRalta, el receptor MMSE se convierte en un receptor ZF.

Maximum Likelihood Receiver ML
Presenta un buen desempeño en términos de su tasa de error, pero tiene una alta complejidad computacionaldebido a las estimaciones que tiene que realizar para detectar el símbolo transmitido.
Dicha complejidad aumenta de manera exponencial con el número de antenas transmisoras y el orden de modulaciónMaximum Likelihood Receiver ML
El receptor ML es un método que compara la señal recibida con todo el vector posible de señal transmitida que se ve afectado por la hostilidad del canal, la matriz decanal H, y estima el vector de símbolo transmitido x de acuerdo al principio de máxima verosimilitud:

S’ es el vector de símbolo estimado
Maximum Likelihood Receiver ML
El receptor ML busca a...
tracking img