Pasteur Poda ; Samir Saoudi ; Thierry Chonavel ; Frédéric Guilloud ; Théodore Tapsoba - Non-parametric kernel-based bit error probability estimation in digital communication systems: An estimator for soft coded QAM BER computation

arima:4348 - Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, August 3, 2018, Volume 27 - 2017 - Special issue CARI 2016 - https://doi.org/10.46298/arima.4348
Non-parametric kernel-based bit error probability estimation in digital communication systems: An estimator for soft coded QAM BER computationArticle

Authors: Pasteur Poda 1,2; Samir Saoudi ORCID3,4; Thierry Chonavel ORCID3,5; Frédéric GUILLOUD ; Théodore Tapsoba 1,2

[en]
The standard Monte Carlo estimations of rare events probabilities suffer from too much computational time. To make estimations faster, kernel-based estimators proved to be more efficient for binary systems whilst appearing to be more suitable in situations where the probability density function of the samples is unknown. We propose a kernel-based Bit Error Probability (BEP) estimator for coded M-ary Quadrature Amplitude Modulation (QAM) systems. We defined soft real bits upon which an Epanechnikov kernel-based estimator is designed. Simulation results showed, compared to the standard Monte Carlo simulation technique, accurate, reliable and efficient BEP estimates for 4-QAM and 16-QAM symbols transmissions over the additive white Gaussian noise channel and over a frequency-selective Rayleigh fading channel.

[fr]
Les estimations de probabilités d'événements rares par la méthode de Monte Carlo classique souffrent de trop de temps de calculs. Des estimateurs à noyau se sont montrés plus efficaces sur des systèmes binaires en même temps qu'ils paraissent mieux adaptés aux situations où la fonction de densité de probabilité est inconnue. Nous proposons un estimateur de Probabilité d'Erreur Bit (PEB) à noyau pour les systèmes M-aires codés de Modulations d'Amplitude en Quadrature (MAQ). Nous avons défini des bits souples à valeurs réelles à partir desquels un estimateur à noyau d'Epanechnikov est conçu. Les simulations ont montré, par rapport à la méthode Monte Carlo, des estimées de PEB précises, fiables et efficaces pour des transmissions MAQ-4 et MAQ-16 sur canaux à bruit additif blanc Gaussien et à évanouïssements de Rayleigh sélectif en fréquence.


Volume: Volume 27 - 2017 - Special issue CARI 2016
Published on: August 3, 2018
Accepted on: July 10, 2018
Submitted on: March 6, 2018
Keywords: [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, [en] Probability density function, Kernel estimator, Monte Carlo method, Bit error rate; [fr] Estimateur à noyau, Taux d’erreur binaire, Probabilité d’erreur binaire, Fonction de densité de probabilité, Bit error probability, Méthode Monte Carlo
Funding:
    Source : OpenAIRE Graph
  • Mobile and wireless communications Enablers for Twenty-twenty (2020) Information Society; Funder: European Commission; Code: 317669

Consultation statistics

This page has been seen 684 times.
This article's PDF has been downloaded 551 times.