research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
A New Signal De-Noising Method UsingAdaptive Wavelet Threshold based on PSO Algorithm and Kurtosis Measuring for Residual Noise

Author: Sameer Abdul Kadhim
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2017 Volume: 25 Issue: 1 Pages: 8-19
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

The signal de-noising based on waveletthresholdingis subjected to the value of threshold and how the way selection for it. Thismadea threshold value acts as an oracle which distinguishes between noise and signal.To date, there havebeen several methodsdeveloped to predictthe value of thresholddepending on statistical calculationsfor the noisy signalassuming that there is some priori knowledge for original signal and noise distributions.In fact, in any practical issues, only theobserved noisy signal that wehold.Therefore, in this work, an intelligent modelis developed to estimate the value of thresholdwithout any priority of knowledge for these distributions. This is done by implementingthe Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm for kurtosis measuring of the residual noise signal to find an optimum threshold value at which the kurtosis function be maximum. These residual noise signal can be estimated by applying an inverse threshold function to the detail coefficients of the DWT. This model has been validated by comparison the results with the statisticalmodels and shows strong agreement for the obtained threshold parameter.Computer simulation for proposed model was implemented using MATLAB2011 as follows:At first, the kurtosis measuring for residual noise was analyzedusing three different signals with four SNR levels. Through this step we found that: there's a single value for the threshold that maximizes the kurtosis of residual noise. Then, the PSO algorithm was implemented to find this optimumvalue.At the same time, it's noticed that the PSO algorithm with ten swarmprovidesa convergence speed about (20~ 30)iterationfor any signal distribution at any SNR level and for each decomposition level.Finally, the mean square error (MSE) was used to evaluate the performance oftwo and five decomposition levels for each tested signal.

ان عملية تقليل الضوضاء بالاعتماد على طريقة قياسالعتبة في تحويلة المويجات للاشارة المستلمةيخضع الى قيمة العتبة وطريقة اختيارها. وهذا يجعل قيمة العتبة كالفاصل الذي يميز بين الضجيج والإشارة. لهذا الوقت توجد هناكعدة طرققد طورت لتخمين قيمة العتبة والتي تعتمد على الحسابات الاحصائية للاشارة المشوشة حيثتفرض ان توزيع الاشارة الاصلية وتوزيع الضوضاء معلوم مسبقا. في الحقيقة وفي اي نظام عملي تكون الاشارة المستلمة (المشوشه) هي المعلومة فقط . ولهذا - في هذا العمل - قد تم تصميم نظام ذكي يبحث قيمة العتبة بدون اي معلومات سابقة لتلك التوزيعات الاحصائيةوذلك عن طريق تنفيذخورازميةتجمع الجسيماتلـ (مقياس تفلطح متبقي الضوضاء المخمن) لايجاد قيمة العتبة المثالية والتي تكون عندها قيمة دالة التفلطح اعظم مايمكن. ويمكن تخمينمتبقي الضوضاءوذلك باستخدام دالة العتبة العكسية للعوامل التفصيلية لتحويلة المويجة المتقطعة للاشارة.ان مصداقية هذا الموديل قد تمت بمقارنة النتائج مع الحسابات الاحصائية وقد بينت النتائج قبول جيد لقيمة العتبة المستحصلة.تم تنفيذ النظام المقترحبواسطة المحاكاة عن طريقبرنامجMATLAB2011 كالاتي: اولا:تم قياس معامل التفلطح للضوضاء المتبقي لثلاث إشارات مختلفة بأربعة مستويات مختلفه للضوضاء.وقد وجد ان هناك قيمة واحدة فقط يكون عندهاﻤﻌﺎﻤل ﺍﻟﺘﻔلطﺢ للضوضاء المتبقيةأعظممايمكن. وبعد ذلك تم تنفيذخوارزميةتجمع الجسيماتللعثور على هذه القيمة المثالية.وفي نفس الوقت لوحظ أن خوارزمية تجمع الجسيمات بـ عشرة جسميات فقطتوفر سرعة تقارب حوالي من 20 الى 30 تكرار لأي توزيع إشارة ولأي مستوىضوضاء مستخدم .وبالاخرتم تقييم الاداء باستعمال معدل مربع الخطأمعمستويان و خمسة مستوياتتحلللكل إشارة اختبار.


Article
Improve BER Performance of QPSK-Alamouti’s STBC's Decoder using Source Extraction Method Based on (R-Im) Decomposition Model
تحسين خصائص معدل الأخطاء لمنظومة (QPSK-Alamouti للترميز الفضاء الزمني( باستعمال طريقه استخلاص المصدر المبنية على أساس نموذج تجزئه الحقيقي خيالي

Author: Sameer Abdul Kadhim khudhaiyr سمير عبد الكاظم خضير
Journal: Al-Qadisiyah Journal for Engineering Sciences مجلة القادسية للعلوم الهندسية ISSN: 19984456 Year: 2014 Volume: 7 Issue: 1 Pages: 56-67
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACTThe popular Alamouti orthogonal Space Time Block Code (STBC) attains full transmit diversity in two transmitter multiple input multiple output channel systems. Maximum ratio combiner (MRC) performance depends mainly on the quality of channel estimator, which depends mainly on the number of training symbols. The aim of this paper is to improve performance of MRC of QPSK-Alamouti’s STBC's decoder without increasing number of training symbols. This paper gives an introduction to the basic concepts of training based channel estimator and explains the implementation of least square error (LS) channel estimator with diagonal and orthogonal training matrix. The kurtosis based source extraction method based on using real imaginary (R-Im) decomposition of MRC was fully described. Finally the benefit of using at least four training symbols for initialization de-mixing vector and removing source ambiguity was illustrated.Computer simulation for QPSK Alamouti STBC's in flat fading MIMO channel was implemented using MATLAB2012. First MRC decoder with LS channel estimator technique analyzes according to their number of training symbols (Nt=2,4,…10) and type of training matrix (diagonal or orthogonal ). We found that: orthogonal training matrix for any sequence length provides superior performance than diagonal training matrix. Finally the proposed decoding technique was implemented and it's BER performance were analyzed using only four training symbol with illustration for number of iteration at each SNR.

الخلاصةنظام Alamouti لترميز الفضاء الزمني المتعامد الشائع يوفر تعدديه إرسال كاملة خلال قناة متعددة الإدخال و الإخراج ذات هوائيي إرسال. خصائص المازج ذو النسبة الكبرى تعتمد بصوره أساسيه على كفائه مخمن القناة الذي بدوره يعتمد على عدد عينات التدريب. الهدف الأساسي من هذه الورقة هو تحسين خصائص المازج ذو النسبة الكبرى لنظام QPSK-Alamouti لترميز الفضاء الزمني بدون زيادة عدد عينات التدريب. هذه الورقة تعطي مقدمه لمفاهيم الاساسيه لمخمن القناة المبني على أساس عينات التدريب وتوضح بناء مخمن القناة ذو مربع الخطأ الأقل مع مصفوفة التدريب القطرية و المتعامدة . طريقه استخلاص المصدر المبنية على أساس الكرتوزز باستعمال تجزئه الحقيقي خيالي للمازج ذو النسبة الكبرى تم شرحها بالكامل. أخيرا تم توضيح فائدة استعمال مالا يقل عن أربعه عينات تدريب لتهيئه متجه الفصل وأزاله الشك بالمصدر.محاكاة حاسوبيه ل QPSK-Alamouti لترميز الفضاء الزمني خلال قناة متعددة الدخل و الخرج ذات خفوت منتظم تم بنائها باستعمال MATLAB2012 بالبدء المازج ذو النسبة الكبرى مع مخمن القناة ذو مربع الخطأ الأقل تم تحليله تبعا لعدد عينات التدريب ( 2, 4,...,10 عينات) و نوع مصفوفة التدريب (قطريه أو متعامدة) . وجدنا انه مصفوفة التدرب المتعامد لأي طول تعطي خصائص أفضل من مصفوفة التدرب القطرية. بالنهاية تم بناء التقنية المقترحة وتم تحليل خصائص معدل الأخطاء لها باستعمال أربعه عينات التدريب مع إيضاح عدد التكرارات اللازمة لكل نسبه اشاره- ضوضاء


Article
AComprehensive Review on Various Estimation Techniques for Multi Input Multi Output Channel

Authors: Awwab Qasim Jumaah Althahab --- Sameer Abdul Kadhim Alrufaiaat
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2019 Volume: 27 Issue: 1 Pages: 262-274
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

The problem of wireless channel estimation has been evolving due to some undesirable effects of channel physical properties on transmitted signals. At the receiver end, distortions, delays, attenuations, interferences, and phase shifts are the most issues encounter together with the received signals. In order to overcome channel effects and provide almost a perfect quality of data transmission, channel parameter estimation is needed. In Multiple Input-Multiple Output systems (MIMO), channel estimation is a more complicated step as compared with the Single Input-Single Output systems, SISO, because of the fact that the number of sub-channels that needs estimate is much greater than SISO systems. The fundamental objective of this research paper is to go over the famous and efficient algorithms that have been innovated to solve the problem of MIMO channel estimation in wireless communication systems. In this paper, these techniques have been classified into three groups: non-blind, semi-blind and blind estimation. For each group, a brief illustration is presented for familiar estimation algorithms. Finally, we compare between these techniques based on computational complexity, latency and estimation accuracy.

لقد تطورت مشكلة تقدير القناة اللاسلكية بسبب بعض التأثيرات غير المرغوب فيها للخواص الفيزيائية للقناة على الإشارات المرسلة. في نهاية المستقبل، التشوه، والتأخير، والتوهين، والتداخلات، ونوبات الطور هي أكثر المشكلات التي تواجهها مع الإشارات المستقبلة. من أجل التغلب على تأثيرات القناة وتوفير جودة كاملة تقريبًا لنقل البيانات، يلزم تقدير معلومات القناة. في أنظمة المخرجات متعددة المدخلات والمخرجات (MIMO)، يعتبر تقدير القناة خطوة أكثر تعقيدًا مقارنة بأنظمة المخرجات ذات المدخلات المفردة، SISO، نظرًا لأن عدد القنوات الفرعية التي تحتاج إلى تقدير أكبر بكثير من انظمةSISO. الهدف الأساسي من هذه الورقة البحثية هو مراجعة شاملة لاغلب الخوارزميات الشهيرة والفعالة التي تم ابتكارها لحل مشكلة تقدير قناة MIMO في أنظمة الاتصالات اللاسلكية. في هذه الورقة، تم تصنيف هذه التقنيات إلى ثلاث مجموعات: غير المكفوفين، شبه الأعمى وتقدير أعمى. لكل مجموعة، يتم تقديم توضيح مختصر لخوارزميات التقدير المألوفة. وأخيرًا، نقارن بين هذه التقنيات استنادًا إلى التعقيد الحسابي والكمون ودقة التقدير.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2019 (1)

2017 (1)

2014 (1)