Questo libro presenta la progettazione, l'implementazione e la valutazione delle prestazioni di un filtro SCAMP adattativo congiunto e di uno schema di ottimizzazione del peso del relè per una rete di relè cooperativa wireless Amplify-and-Forward (AF) che opera su canali fading a selezione di frequenza. I sistemi AF convenzionali soffrono di rumore composto e di interferenze intersimbolo (ISI) dovute agli effetti del canale multi-tap a cascata. Per ovviare a queste limitazioni, questo lavoro impiega un approccio di filtraggio adattativo congiunto che ottimizza simultaneamente il filtro di precodifica della sorgente e il peso di amplificazione del relè per minimizzare l'errore quadratico medio (MSE) end-to-end e migliorare la velocità di trasmissione dei dati raggiungibile. Il problema di ottimizzazione congiunta è risolto utilizzando il metodo del subgradiente proiettato (PSGM), che fornisce robustezza contro i vincoli non lineari come la sparsità, mantenendo al contempo una bassa complessità computazionale. L'algoritmo è implementato e testato in un ambiente di simulazione MATLAB con un modello di fading autoregressivo (AR(1)) variabile nel tempo. Vengono analizzate le principali metriche di prestazione, come la convergenza MSE, le caratteristiche del filtro, la velocità raggiungibile e la robustezza alle variazioni dei parametri.
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Dr. Arjun Nichal ist ein außerordentlicher Professor am Adarsh Institute of Technology and Research Centre, Vita, Maharashtra. Er hat Beiträge in internationalen Zeitschriften und Konferenzen veröffentlicht, hält mehrere Patente und teilt sein technisches Wissen aktiv über seine Blogs und YouTube-Kanäle.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Filtraggio robusto in tempo invariante per l'ottimizzazione dei relè wireless | Aumento delle prestazioni nelle reti di trasmissione wireless | Arjun Nichal | Taschenbuch | Italienisch | 2026 | Edizioni Sapienza | EAN 9786209527906 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 134576953
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