Existing Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) variants based on cyclic prefix (CP) allow for efficient time synchronization, but suffer from lower power efficiency compared to zero-padded (ZP)-OFDM. Because of its power efficiency, ZP-OFDM is considered as an appealing solution for the emerging low-power wireless systems. However, in the absence of CP, time synchronization in ZP-OFDM is a very challenging task. In this paper, the non-data-aided (NDA) maximum-likelihood (ML) time synchronization for ZP-OFDM is analytically derived. We show that the optimal NDA-ML synchronization algorithm offers a high lock-in probability and can be efficiently implemented using Monte Carlo sampling (MCS) technique in combination with golden-section search. To obtain the optimal NDA-ML time synchronization algorithm, we first derive a closed-form expression for the joint probability density function (PDF) of the received ZP-OFDM samples in frequency-selective fading channels. The derived expression is valid for doubly-selective fading channels with mobile users as well. The performance of the proposed synchronization algorithm is evaluated under various practical settings through simulation experiments. It is shown that the proposed optimal NDA-ML synchronization algorithm and its MCS implementation substantially outperforms existing algorithms in terms of lock-in probability.


翻译:现有的基于循环前缀(CP)的正交频分复用(OFDM)变体能够实现高效的时间同步,但相比零填充(ZP)-OFDM,其功率效率较低。由于其功率效率优势,ZP-OFDM被视为新兴低功耗无线系统的有前景解决方案。然而,在缺少CP的情况下,ZP-OFDM的时间同步是一项极具挑战性的任务。本文从解析角度推导了ZP-OFDM的非数据辅助(NDA)最大似然(ML)时间同步方法。研究表明,最优的NDA-ML同步算法具有高锁定概率,且可通过结合蒙特卡洛采样(MCS)技术与黄金分割搜索进行高效实现。为获得该最优算法,我们首先推导了频率选择性衰落信道中接收ZP-OFDM样本联合概率密度函数(PDF)的闭式表达式。该表达式同样适用于移动用户的双选择性衰落信道。通过仿真实验,在多种实际场景下评估了所提同步算法的性能。结果表明,所提出的最优NDA-ML同步算法及其MCS实现方式在锁定概率方面显著优于现有算法。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【陈天奇】TVM:端到端自动深度学习编译器,244页ppt
专知会员服务
87+阅读 · 2020年5月11日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
已删除
哈佛商业评论
10+阅读 · 2018年9月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月10日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月7日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月6日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
1+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
1+阅读 · 9月7日
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
10+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【陈天奇】TVM:端到端自动深度学习编译器,244页ppt
专知会员服务
87+阅读 · 2020年5月11日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
已删除
哈佛商业评论
10+阅读 · 2018年9月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员