Open Science Research Excellence

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Commenced in January 2007 Frequency: Monthly Edition: International Paper Count: 2

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9999361
Frequency Offset Estimation Schemes Based On ML for OFDM Systems in Non-Gaussian Noise Environments
Abstract:

In this paper, frequency offset (FO) estimation schemes robust to the non-Gaussian noise environments are proposed for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. First, a maximum-likelihood (ML) estimation scheme in non-Gaussian noise environments is proposed, and then, the complexity of the ML estimation scheme is reduced by employing a reduced set of candidate values. In numerical results, it is demonstrated that the proposed schemes provide a significant performance improvement over the conventional estimation scheme in non-Gaussian noise environments while maintaining the performance similar to the estimation performance in Gaussian noise environments.

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9998481
ML-Based Blind Frequency Offset Estimation Schemes for OFDM Systems in Non-Gaussian Noise Environments
Abstract:

This paper proposes frequency offset (FO) estimation schemes robust to the non-Gaussian noise for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. A maximum-likelihood (ML) scheme and a low-complexity estimation scheme are proposed by applying the probability density function of the cyclic prefix of OFDM symbols to the ML criterion. From simulation results, it is confirmed that the proposed schemes offer a significant FO estimation performance improvement over the conventional estimation scheme in non-Gaussian noise environments.

Vol:13 No:04 2019Vol:13 No:03 2019Vol:13 No:02 2019Vol:13 No:01 2019
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