Estimation des paramètres d’un bruit alpha-stable à partir d’un signal reçu BPSK

Abstract

Ce travail étudie l’estimation des paramètres d’un bruit α-stable à partir d’un signal reçu en modulation BPSK, particulièrement l’estimation du paramètre de dispersion d’un bruit α-stable symétrique SαS. Plusieurs méthodes sont présentées dans la littérature sur ce contexte, mais si on essaye d’appliquer une de ces méthodes d’estimation pour estimer le paramètre de dispersion du bruit, il faut à partir du signal reçu, séparer le bruit du signal transmis, parce que toutes ces méthodes d’estimation sont applicables pour un nombre d’échantillons du bruit qui représente la variable aléatoire SαS. Néanmoins, c’est irréalisable de séparer deux signaux aléatoires superposés. Dans notre travail on a surmonter ce problème où on a présenté une approche d’estimation semi-aveugle basée sur les statistiques d’ordre inférieur fractionnel FLOS, qui estime le paramètre de dispersion du bruit à partir du signal reçu uniquement. L’avantage majeur de cette approche est qu’elle présente de très bonne estimation du paramètre هذا العمل يدرس كيفية تقدير معاملات التشويش -α مستقر انطلاقا من الاشارة الواردة ذات الموائمة BPSK، وبصفة أدق كيفية تقدير معامل التبديد لتشويش متناظر -α مستقر والذي يرمز له SαS. في المراجع المتخصصة في هذا الميدان، هناك عدة طرق تعالج اشكالية التقدير، ولكن إذا حاولنا تطبيق احدى هذه الطرق لتقدير معامل التبديد للتشويش انطلاقا من الإشارة الواردة، فمن الضروري فصل التشويش عن الإشارة المرسلة، لأن كل هذه الطرق المطروحة قابلة للتطبيق على عدد من العينات من التشويش الذي يُمثل بمتغير عشوائي SαS. ولكن، من المستحيل فصل إشارتين عشوائيتين عن بعضهما. في عملنا تغلبنا على هذه المشكلة، حيث قدمنا طريقة تقدير شبه عمياء تعتمد على الإحصاءات ذات الرتب المنخفضة الكسرية FLOS، التي تقدر معامل التبديد للتشويش من الإشارة الواردة فقط. الميزة الرئيسية لهذه الطريقة هو أن لديها دقة عالية في التقدير This work studies the estimate α-stable noise parameters from a received signal in BPSK modulation, particularly the dispersion parameter estimation of an symmetrical noise α-stable SαS. Several methods are presented in the literature on this context, but if we try to apply these estimation methods for estimating the noise dispersion parameter, it is necessary from the received signal, separating the noise from the transmitted signal, because all these estimation methods are applicable to a number of noise samples that represents the random variable SαS. Nevertheless, it is impossible to separate superimposed random signals. In our work, we have overcome this problem, where we presented a semi-blind estimation approach based on fractional lower order statistics FLOS, which estimates the noise dispersion parameter from the received signal only. The major advantage of this approach is that it has very good estimate of the parameter