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dc.contributor.author González, Gustavo José
dc.contributor.author Gregorio, Fernando Hugo
dc.contributor.author Cousseau, Juan Edmundo
dc.contributor.author Werner, Stefan
dc.contributor.author Wichman, Risto
dc.date.available 2017-01-24T14:37:00Z
dc.date.issued 2013-01
dc.identifier.citation González, Gustavo José; Gregorio, Fernando Hugo; Cousseau, Juan Edmundo; Werner, Stefan; Wichman, Risto; Data-aided CFO estimators based on the averaged cyclic autocorrelation; Elsevier Science; Signal Processing; 93; 1; 1-2013; 217-229
dc.identifier.issn 0165-1684
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11336/11769
dc.description.abstract Wireless communication systems typically employ a repetitive preamble in each slot which is used for parameter acquisition. The repetitive preamble is useful for estimating the carrier frequency offset (CFO), usually based on the autocorrelation of the received signal. In this paper, we derive a family of novel data-aided CFO estimators. The proposed estimators are based on a new autocorrelation function which is defined using cyclostationary properties of the repetitive preamble. In contrast to previous approaches, the new estimators make use of high-order noise terms leading to an improved performance. We present a detailed analysis of the proposed estimators and provide closed-form expressions for the variance of the estimators. The new estimators are shown to outperform the existing estimators obtaining a moderate improvement at high signal to noise ratio (SNR) and a considerable improvement at low SNR, by means of a reasonable increase in computational complexity.
dc.format application/pdf
dc.language.iso eng
dc.publisher Elsevier Science
dc.rights info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject CFO ESTIMATORS
dc.subject CYCLOSTATIONARITY
dc.subject DATA-AIDED
dc.subject OFDM
dc.subject.classification Telecomunicaciones
dc.subject.classification Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
dc.subject.classification INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
dc.title Data-aided CFO estimators based on the averaged cyclic autocorrelation
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated 2017-01-19T19:54:12Z
dc.journal.volume 93
dc.journal.number 1
dc.journal.pagination 217-229
dc.journal.pais Países Bajos
dc.journal.ciudad Ámsterdam
dc.description.fil Fil: González, Gustavo José. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación en Ingeniería Eléctrica; Argentina
dc.description.fil Fil: Gregorio, Fernando Hugo. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación en Ingeniería Eléctrica; Argentina
dc.description.fil Fil: Cousseau, Juan Edmundo. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingenieria Electrica y de Computadoras; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Investigación en Ingeniería Eléctrica; Argentina
dc.description.fil Fil: Werner, Stefan. Aalto University. School of Electrical Engineering; Finlandia
dc.description.fil Fil: Wichman, Risto. Aalto University. School of Electrical Engineering; Finlandia
dc.journal.title Signal Processing
dc.relation.alternativeid info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165168412002629
dc.relation.alternativeid info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2012.07.032


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