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Analytic and Asymptotic Analysis of Bayesian Cramér-Rao Bound for Dynamical Phase Offset Estimation

  • Stephanie Bay
  • , Jean Pierre Barbot
  • , Benoit Geller
  • , Cedric Herzet
  • , Jean Marc Brossier
  • CNRS
  • University of California, Berkeley
  • Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)

Résultats de recherche: Contribution à un journalArticleRevue par des pairs

Résumé

In this paper, we present a closed-form expression of a Bayesian Cramér-Rao lower bound for the estimation of a dynamical phase offset in a non-data-aided BPSK transmitting context. This kind of bound is derived considering two different scenarios: a first expression is obtained in an offline context, and then a second expression in an online context logically follows. The SNR-asymptotic expressions of this bound drive us to introduce a new asymptotic bound, namely the asymptotic Bayesian Cramér-Rao Bound. This bound is close to the classical Bayesian bound but is easier to evaluate.

langue originaleAnglais
Pages (de - à)61-70
Nombre de pages10
journalIEEE Transactions on Signal Processing
Volume56
Numéro de publication1
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2008

Empreinte digitale

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