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Theses Year : 2010

Approximate Maximum Likelihood Methods for Large Scale Blind Classification and Identification in Digital Communications

Méthodes approchées de maximum de vraisemblances pour la classification et identification aveugles en communications numériques

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Abstract

We consider blind classification of linear modulation schemes for digital communication over frequency- (and time-) selective channels. We use the maximum likelihood principle and we develop several model estimators exploiting the specific structure of th
La thèse considère la classification aveugle de modulations linéaires en communication numérique sur des canaux sélectifs en fréquence (et en temps). Nous utilisons l'approche de maximum de vraisemblance et nous développons plusieurs estimateurs de modèle
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Dates and versions

pastel-00574365 , version 1 (07-03-2011)

Identifiers

  • HAL Id : pastel-00574365 , version 1

Cite

Steffen Barembruch. Approximate Maximum Likelihood Methods for Large Scale Blind Classification and Identification in Digital Communications. Applications [stat.AP]. Télécom ParisTech, 2010. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨pastel-00574365⟩
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