Compressive Sensing Based Channel Estimator and LDPC Theory for OFDM using SDR

Ingenius. Revista de Ciencia y Tecnología

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Title Compressive Sensing Based Channel Estimator and LDPC Theory for OFDM using SDR
Estimador de canal basado en sensado compresivo y LDPC para OFDM usando SDR
 
Creator Inga Ortega, Juan Paúl
Yanza Verdugo, Anthony
Pucha Cabrera, Christian
 
Subject Channel Estimation
Compressed Sensing
LDPC
OFDM
SDR
Sensado Compresivo
Estimación de Canal
LDPC
OFDM
SDR
 
Description This work proposes the application of a channel estimator based on Compressive Sensing (CS) over a system that uses Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) using Software Defined Radio (SDR) devices. The application of the CS theory is given through the use of sparse reconstruction algorithms such as Orthogonal Matching Pursuit (OMP) and Compressive Sampling Matching Pursuit (CoSaMP) in order to take advantage of the sparse nature of the pilot subcarriers used in OFDM, optimizing the bandwidth of system. In addition, to improve the performance of these algorithms, the sparse parity checking matrix concept is used, which is implemented in the deployment of low density parity check codes (LDPC) to obtain a sensing matrix that improves the isometric restriction property (RIP) belonging to the CS paradigm. The document shows the model implemented in the SDR equipment and analyze the bit error rate and the number of pilot symbols used.
Este trabajo propone la aplicación de un estimador de canal basado en sensado compresivo (CS, del inglés Compressive Sensing) sobre un sistema que usa multiplexación por división de frecuencias ortogonales (OFDM, del inglés Orthogonal Frequency Division Multiplexing) usando dispositivos de radio definido por \emph{software} (SDR, del inglés Software Defined Radio). La aplicación de la teoría de CS se da a través del uso de algoritmos de reconstrucción dispersa como Orthogonal Matching Pursuit (OMP) y Compressive Sampling Matching Pursuit (CoSaMP) con el fin de aprovechar la naturaleza dispersa de las subportadoras piloto usadas en OFDM optimizando el ancho de banda del sistema. Además, para mejorar el rendimiento de estos algoritmos, se utiliza el concepto de la matriz de comprobación de paridad dispersa que se implementa en el despliegue de códigos de comprobación de paridad de baja densidad (LDPC, del inglés Low Density Parity Check) para obtener una matriz de sensado que mejore la propiedad de restricción isométrica (RIP, del inglés Isometric Restriction Property) perteneciente al paradigma de CS. El documento muestra el modelo implementado en los equipos SDR analizando la tasa de error de bit y la cantidad de símbolos piloto usados.
 
Publisher Universidad Politécnica Salesiana
 
Date 2019-12-27
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
 
Format application/pdf
application/pdf
 
Identifier https://ingenius.ups.edu.ec/index.php/ingenius/article/view/23.2020.07
10.17163/ings.n23.2020.07
 
Source Ingenius; Núm. 23 (2020): enero-junio; 74-85
Ingenius; No 23 (2020): january-june; 74-85
Ingenius; n. 23 (2020): enero-junio; 74-85
1390-860X
1390-650X
10.17163/ings.n23
 
Language spa
eng
 
Relation https://ingenius.ups.edu.ec/index.php/ingenius/article/view/23.2020.07/3563
https://ingenius.ups.edu.ec/index.php/ingenius/article/view/23.2020.07/3564
 
Rights Derechos de autor 2020 Universidad Politécnica Salesiana
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
 

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