Odhad sekvence maximální věrohodnosti - Maximum likelihood sequence estimation
tento článek poskytuje nedostatečný kontext pro ty, kteří danému tématu nejsou obeznámeni.Prosinec 2010) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony) ( |
Odhad sekvence maximální věrohodnosti (MLSE) je matematický algoritmus pro extrakci užitečných dat z hlučného datového proudu.
Teorie
U optimalizovaného detektoru pro digitální signály není prioritou rekonstrukce signálu vysílače, ale měl by udělat nejlepší odhad přenášených dat s co nejmenším počtem chyb. Přijímač emuluje zkreslený kanál. Do tohoto zkresleného modelu kanálu jsou přiváděny všechny možné přenášené datové toky. Přijímač porovnává časovou odezvu se skutečným přijatým signálem a určuje nejpravděpodobnější signál. V případech, které jsou výpočetně nejpřímější, odchylka od odmocniny lze použít jako rozhodovací kritérium[1] pro nejnižší pravděpodobnost chyby.
Pozadí
Předpokládejme, že existuje základní signál {X(t)}, z toho pozorovaný signál {r(t)} je k dispozici. Pozorovaný signál r je spojen s X prostřednictvím transformace, která může být nelineární a může zahrnovat útlum, a obvykle by zahrnovala začlenění náhodný šum. The statistické parametry této transformace jsou považovány za známé. Problém, který je třeba vyřešit, je použít pozorování {r(t)} k vytvoření dobrého odhadu {X(t)}.
Maximální odhad sekvence pravděpodobnosti je formálně aplikace maximální pravděpodobnost k tomuto problému. To znamená, že odhad {X(t)} je definován jako posloupnost hodnot, které maximalizují funkčnost
kde str(r | X) označuje funkci podmíněné hustoty pravděpodobnosti podmíněného kloubu sledované řady {r(t)} vzhledem k tomu, že podkladová řada má hodnoty {X(t)}.
Naproti tomu související metodou maximálního a posteriori odhadu je formálně použití maximálně a posteriori (MAP) přístup odhadu. To je složitější než maximální odhad sekvence pravděpodobnosti a vyžaduje známé rozdělení (v Bayesovské termíny, a předchozí distribuce ) pro podkladový signál. V tomto případě je odhad {X(t)} je definován jako posloupnost hodnot, které maximalizují funkčnost
kde str(X | r) označuje funkci podmíněné hustoty pravděpodobnosti podmíněného kloubu podkladové řady {X(t)} vzhledem k tomu, že sledovaná řada získala hodnoty {r(t)}. Bayesova věta to naznačuje
V případech, kdy je příspěvek náhodného šumu aditivní a má a vícerozměrné normální rozdělení, problém odhadu sekvence maximální věrohodnosti lze snížit na problém a nejmenší čtverce minimalizace.
Viz také
Reference
Tento článek obsahuje seznam obecných Reference, ale zůstává z velké části neověřený, protože postrádá dostatečné odpovídající vložené citace.Září 2010) (Zjistěte, jak a kdy odstranit tuto zprávu šablony) ( |
- ^ G. Bosco, P. Poggiolini a M. Visintin, „Analýza výkonu přijímačů MLSE na základě metriky Square-Root“, J. Lightwave Technol. 26, 2098–2109 (2008)
Další čtení
- Andrea Goldsmith (2005). Msgstr "Odhad sekvence maximální pravděpodobnosti". Bezdrátová komunikace. Cambridge University Press. str. 362–364. ISBN 9780521837163.
- Philip Golden; Hervé Dedieu a Krista S. Jacobsen (2006). Základy technologie DSL. CRC Press. 319–321. ISBN 9780849319136.
- Crivelli, D. E .; Carrer, H. S., Hueda, M. R. (2005) „Vyhodnocení výkonu přijímačů odhadu sekvence s nejvyšší pravděpodobností ve světelných systémech s optickými zesilovači“, Latinskoamerický aplikovaný výzkum, 35 (2), 95–98.
- Katz, G., Sadot, D., Mahlab, U. a Levy, A. (2008) „Odhady kanálu pro maximální odhad sekvence v optické komunikaci s přímou detekcí“, Optické inženýrství 47 (4), 045003. doi:10.1117/1.2904827
externí odkazy
- W. Sauer-Greff; A. Dittrich; M. Lorang & M. Siegrist (2001-04-16). „Odhad sekvence maximální pravděpodobnosti nelineárních kanálů ve vysokorychlostních systémech optických vláken“ (PDF). Výzkumné centrum pro telekomunikace ve Vídni. Archivovány od originál (PDF) dne 11.03.2012. Citováno 2010-09-02.