Practical Prediction of CFO-Made OFDM Symbol Distortion


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The Carrier Frequency Offset (CFO) is considered to be a major drawback of the Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) signal. So, in many practical situations, specifically with LTE-Advanced downlink introducing carrier aggregation, estimation of the CFO-induced OFDM symbol phase deviation, is of interest. However, this demands complex test equipment, such as e.g. a Vector Signal Analyzer (VSA), which might not be always and everywhere available. Therefore, we applied the link abstraction principle on the Bit Error Rate (BER) that is considered to be determined just by the CFO-caused phase deviation, i.e. as if the channel was noiseless and time-dispersion-free (so that evident bit errors occur just due to the actual CFO). Furthermore, as the CFO-caused squared phase deviation is linear with the instantaneous (per-OFDM-symbol) Peak-to-Average Power Ratio (PAPR), which is related to the Error Vector Magnitude (EVM) and so with BER, we develop a simple model for analytical BER-based estimating of CFO. In this sense, we considered the easy-to-measure BER degradation as resulting just from the according additive white Gaussian noise (AWGN) source, which abstracts the CFO distortion. The proposed analytical model is validated by according Monte-Carlo simulations.

Ключевые слова

Об авторах

A. Lipovac

Department of Electrical Engineering and Computing, University of Dubrovnik

Автор, ответственный за переписку.
Email: adriana.lipovac@unidu.hr
Хорватия, Dubrovnik, 20000

E. Škaljo

BH Telecom

Email: adriana.lipovac@unidu.hr
Босния и Герцеговина, Sarajevo, 71000

V. Lipovac

Department of Electrical Engineering and Computing, University of Dubrovnik

Email: adriana.lipovac@unidu.hr
Хорватия, Dubrovnik, 20000

P. Njemčević

Faculty of Electrical Engineering, University of Sarajevo

Email: adriana.lipovac@unidu.hr
Босния и Герцеговина, Sarajevo, 71000

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».