T
E
L
KO
M
NIK
A
, V
ol
.
17
,
No.
6,
Dec
em
be
r
20
1
9,
p
p.
2
72
2
~
2
72
8
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
,
accr
ed
ited
F
irst
Gr
ad
e b
y
K
em
en
r
istekdikti,
Decr
ee
No: 2
1/E/
K
P
T
/20
18
DOI:
10.12928/TE
LK
OM
N
IK
A
.v
1
7
i
6
.
11957
◼
27
22
Rec
ei
v
ed
Dec
e
mb
er
4
, 2
01
8
; Rev
i
s
e
d
F
e
bruar
y
24
,
20
1
9
;
A
c
c
ep
ted
M
arc
h
12
,
20
1
9
Blind
freq
uen
c
y of
fs
et es
tim
ato
r
fo
r O
FDM
s
y
s
t
ems
S
ak
in
a
A
t
o
u
i
*
1
,
No
u
r
edd
in
e Dog
h
man
e
2
,
S
add
ek
A
f
i
f
i
3
1
,2
,3
En
g
i
n
e
e
ri
n
g
Sc
i
e
n
c
e
s
Fa
c
u
l
ty
,
Ba
d
j
i
M
o
k
h
ta
r
-
An
n
a
b
a
Un
i
v
e
rs
i
ty
BP 1
2
,
2
3
0
0
0
,
An
n
a
b
a
,
Al
g
e
r
i
a
1
Uni
té
d
e
Dé
v
e
l
o
p
p
e
m
e
n
t
d
e
s
Eq
u
i
p
e
m
e
n
ts
S
o
l
a
i
re
s
,
UD
ES/
Cen
tre
d
e
Dé
v
e
l
o
p
p
e
m
e
n
t
d
e
s
En
e
rg
i
e
s
Ren
o
u
v
e
l
a
b
l
e
s
,
CD
ER Bo
u
Is
m
a
i
l
,
4
2
4
1
5
,
W
.
T
i
p
a
z
a
,
A
l
g
é
r
i
e
*C
o
rre
s
p
o
n
d
i
n
g
a
u
th
o
r,
e
-
m
a
i
l
:
a
to
u
i
s
a
k
i
n
a
@
g
m
a
i
l
.
c
o
m
1
,
n
d
o
g
h
m
a
n
e
@un
i
v
-
a
n
n
a
b
a
.o
r
g
2
,
s
a
d
d
e
k
a
fi
fi
@y
a
h
o
o
.f
r
3
Ab
strac
t
O
rth
o
g
o
n
a
l
Fre
q
u
e
n
c
y
Di
v
i
s
i
o
n
M
u
l
ti
p
l
e
x
i
n
g
(
O
FDM
)
i
s
o
f
g
re
a
t
i
n
t
e
re
s
t
f
o
r
th
e
d
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
th
e
fi
ft
h
-
g
e
n
e
ra
ti
o
n
te
c
h
n
o
l
o
g
y
.
It
i
s
th
e
c
o
rn
e
rs
t
o
n
e
o
f
M
u
l
ti
p
l
e
-
i
n
p
u
t
m
u
l
t
i
p
l
e
-
o
u
t
p
u
t
(
M
I
M
O
)
s
y
s
te
m
s
.
Ev
e
n
th
o
u
g
h
i
n
te
r
c
a
rr
i
e
r
i
n
te
rfe
re
n
c
e
(ICI)
a
n
d
i
n
t
e
r
s
y
m
b
o
l
i
n
t
e
rfe
re
n
c
e
(
ISI
)
h
a
v
e
b
e
e
n
p
ro
c
e
s
s
e
d
fo
r
th
e
fo
u
rt
h
-
g
e
n
e
ra
t
i
o
n
s
t
a
n
d
a
rd
s
,
t
h
e
y
s
ti
l
l
p
re
s
e
n
t
a
h
u
g
e
p
r
o
b
l
e
m
f
o
r
th
e
fi
f
th
-
g
e
n
e
ra
t
i
o
n
s
ta
n
d
a
rd
s
.
Th
i
s
p
a
p
e
r
e
x
p
l
o
re
s
th
e
tra
d
e
o
ff
b
e
twe
e
n
t
h
e
l
e
n
g
t
h
o
f
th
e
c
y
c
l
i
c
p
re
f
i
x
a
n
d
t
h
e
p
e
rfo
rm
a
n
c
e
s
o
f
t
h
e
O
FDM
s
y
s
te
m
.
It
a
l
s
o
s
tu
d
i
e
s
th
e
e
ff
e
c
t
o
f
c
a
rr
i
e
r
fre
q
u
e
n
c
y
o
ff
s
e
t
(CFO
)
o
n
O
FD
M
s
y
s
te
m
s
.
A
b
l
i
n
d
fre
q
u
e
n
c
y
o
ff
s
e
t
e
s
ti
m
a
t
o
r
th
a
t
u
s
e
s
t
h
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
b
e
twe
e
n
th
e
re
m
o
d
u
l
a
te
d
s
e
q
u
e
n
c
e
i
n
t
h
e
r
e
c
e
i
v
e
r
s
i
d
e
a
n
d
th
e
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
re
c
e
i
v
e
d
s
y
m
b
o
l
is
p
re
s
e
n
te
d
a
n
d
a
c
l
o
s
e
d
fo
rm
s
o
l
u
t
i
o
n
i
s
d
e
ri
v
e
d
.
Th
e
p
ro
p
o
s
e
d
e
s
ti
m
a
t
o
r
i
s
d
e
ri
v
e
d
u
n
d
e
r
s
h
o
rt
i
n
te
r
v
a
l
whe
n
th
e
c
o
rre
l
a
ti
o
n
i
s
h
i
g
h
,
s
o
i
t
h
a
s
l
o
w
c
o
m
p
u
t
a
ti
o
n
a
l
c
o
m
p
l
e
x
i
t
y
.
L
i
n
a
n
d
Be
e
k
’
s
e
s
t
i
m
a
to
rs
a
re
u
s
e
d
fo
r
c
o
m
p
a
ri
s
o
n
.
Si
m
u
l
a
ti
o
n
s
d
e
m
o
n
s
tra
t
e
t
h
e
e
ff
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
th
e
p
ro
p
o
s
e
d
e
s
ti
m
a
to
r
u
n
d
e
r Ra
y
l
e
i
g
h
f
a
d
i
n
g
c
h
a
n
n
e
l
.
Key
w
ords
:
A
W
G
N
c
h
a
n
n
e
l
,
c
a
rri
e
r
fre
q
u
e
n
c
y
o
f
fs
e
t
(CFO
)
,
i
n
te
r
-
c
a
rri
e
rs
’
i
n
te
rfe
re
n
c
e
(
ICI),
o
rth
o
g
o
n
a
l
fre
q
u
e
n
c
y
d
i
v
i
s
i
o
n
m
u
l
ti
p
l
e
x
i
n
g
(OFD
M
)
,
Ray
l
e
i
g
h
fa
d
i
n
g
c
h
a
n
n
e
l
Copy
righ
t
©
2
0
1
9
Uni
v
e
rsi
t
a
s
Ahm
a
d
D
a
hl
a
n.
All
rig
ht
s
r
e
s
e
rve
d
.
1.
Int
r
o
d
u
ctio
n
O
F
DM
s
y
s
tem
ha
s
th
e
po
s
s
i
bi
l
i
t
y
to
be
us
ed
i
n
th
e
de
v
e
l
op
m
en
t
of
th
e
f
i
f
th
-
ge
n
e
r
ati
on
s
tan
da
r
ds
be
c
au
s
e
of
i
ts
h
i
gh
r
ob
us
tne
s
s
a
ga
i
ns
t c
ha
n
ne
l
di
s
p
ers
i
on
an
d m
ul
ti
p
at
h c
ha
n
ne
l
s
[
1
]
.
T
hi
s
m
uti
-
c
arr
i
er
m
od
ul
at
i
on
tec
hn
i
q
ue
w
as
us
e
d
b
y
s
ev
eral
s
ta
nd
a
r
ds
l
i
k
ew
i
s
e
E
n
ha
nc
e
d
m
ob
i
l
e
broad
ba
nd
(
eM
B
B
)
an
d
u
l
tr
a
-
r
el
i
ab
l
e
l
o
w
l
ate
nc
y
c
om
m
un
i
c
ati
on
(
URL
L
C)
s
erv
i
c
es
at
be
l
o
w
4
0
G
H
z
c
arr
i
ers
[2
].
Ho
w
e
v
er,
f
urther
r
es
e
arc
h
i
s
ne
ed
ed
t
o
d
ef
i
ne
the
k
e
y
pe
r
f
or
m
an
c
e
r
eq
ui
r
em
en
ts
on
s
pe
c
tr
al
ef
f
i
c
i
en
c
y
,
un
wan
ted
e
m
i
s
s
i
on
l
i
m
i
ts
an
d
the
c
arr
i
er
s
y
nc
hron
i
z
ati
on
[3,
4].
Hen
c
e,
s
ev
eral
tec
hn
i
q
ue
s
th
at
us
ed
O
F
D
M
are
d
ev
el
o
pe
d
to
o
v
erc
om
e
the
n
ee
ds
of
the
f
i
f
th
-
ge
ne
r
ati
on
a
bo
u
t
tec
h
no
l
og
i
c
a
l
c
ha
l
l
en
g
es
.
O
ne
of
the
m
aj
or
di
s
ad
v
a
nta
g
es
i
n
O
F
DM
s
y
s
t
em
i
s
the
i
nte
r
c
arr
i
er
i
nte
r
f
erenc
e
(
IC
I)
c
au
s
ed
b
y
t
he
c
arr
i
er
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
(
CF
O
)
be
twee
n
t
he
tr
an
s
m
i
tte
r
an
d
t
he
r
ec
ei
v
er
or
b
y
Do
pp
l
er
s
pread
[5
,
6
].
T
hi
s
CF
O
de
s
tr
o
y
s
th
e
ort
ho
go
na
l
i
t
y
be
t
wee
n
s
ub
-
c
a
r
r
i
ers
.
W
hi
l
e,
du
e
t
o
t
he
r
e
qu
i
r
em
en
ts
of
the
s
pe
ed
da
t
a,
ort
ho
g
on
al
i
t
y
[7]
n
ee
ds
to
b
e
m
ai
nta
i
ne
d
.
He
nc
e,
t
he
es
ti
m
ati
o
n
of
c
arr
i
er
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
ets
(
CF
O
s
)
i
s
an
i
nte
r
es
t
i
n
g p
r
ob
l
em
[8
] t
o b
e
ad
dr
es
s
ed
f
or O
F
DM
s
y
s
t
em
.
Ma
n
y
d
ata
ai
de
d
tec
hn
i
q
ue
s
ha
v
e
b
ee
n
prop
os
ed
t
o
c
orr
ec
t
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
an
d
av
oi
d
ICI
[9
-
13
]
.
A
l
tho
ug
h
t
he
s
e
a
l
go
r
i
thm
s
c
an
eff
ec
ti
v
el
y
es
ti
m
ate
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
,
the
y
r
e
du
c
e
the
ba
nd
wi
dt
h
ef
f
i
c
i
en
c
y
.
T
o
el
i
m
i
na
te
thi
s
r
ed
uc
ti
o
n,
no
n
-
d
ata
-
a
i
d
ed
a
l
go
r
i
th
m
s
tha
t
ex
pl
oi
t
the
r
ed
un
d
an
c
y
of
the
c
y
c
l
i
c
pref
i
x
(
CP
)
h
av
e
be
e
n
de
v
el
o
pe
d
[14
-
20
].
T
he
j
oi
n
t
m
a
x
i
m
u
m
-
l
i
k
el
i
ho
o
d
(
M
L)
es
ti
m
ati
on
of
the
s
y
m
b
ol
-
ti
m
e
an
d
c
arr
i
er
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
[1
4],
r
ef
err
ed
to
as
V
DB
-
ML
A
,
i
s
as
s
um
ed
i
n
a
dd
i
ti
v
e
whi
te
G
au
s
s
i
an
no
i
s
e
(
A
W
G
N)
c
ha
nn
el
s
.
Ho
w
e
v
er,
i
ts
pe
r
f
or
m
an
c
e
m
i
gh
t
be
d
eg
r
ad
ed
ov
er
m
ul
ti
pa
t
h
c
ha
nn
e
l
s
.
T
o
ov
erc
om
e
thi
s
s
ho
r
tag
e,
au
th
ors
i
n
[1
8
-
20
]
propos
e
a
j
oi
nt
M
L
s
y
nc
hr
on
i
z
at
i
o
n
al
go
r
i
t
hm
f
or
s
y
m
bo
l
t
i
m
i
ng
an
d
CF
O
i
n
O
F
DM
s
y
s
tem
s
ov
er
di
s
pe
r
s
i
v
e
f
ad
i
ng
c
ha
nn
e
l
s
,
b
as
ed
on
th
e
r
e
du
n
da
nc
y
of
t
he
CP
.
I
n
order
to
a
v
oi
d
t
he
h
i
g
h
c
o
m
pl
ex
i
t
y
a
nd
t
he
i
m
prac
ti
c
al
i
m
pl
em
en
tat
i
on
of
j
oi
nt
ML
es
t
i
m
ati
o
n
of
the
ti
m
i
ng
err
or,
th
e
F
F
O
,
the
IFO
an
d
t
he
pre
am
bl
e
i
nd
ex
,
a
r
ea
l
i
s
ti
c
a
pp
r
o
ac
h
ba
s
ed
o
n
two
-
s
tag
e
proc
e
du
r
e
i
s
pro
po
s
ed
i
n
[
21
].
In
t
he
f
i
r
s
t
s
tag
e,
t
i
m
i
ng
of
f
s
et
an
d
F
F
O
i
s
es
ti
m
ate
d
us
i
ng
B
l
i
n
d
es
ti
m
ati
on
ba
s
ed
on
r
e
du
n
da
nt
i
nf
or
m
ati
on
f
r
o
m
the
c
y
c
l
i
c
pref
i
x
.
In
the
s
ec
o
nd
s
tag
e,
the
IFO
an
d
t
he
pre
am
bl
e
i
n
de
x
r
ec
ov
er
y
are
a
c
c
o
m
pl
i
s
he
d
i
n
a
j
o
i
nt
ML
es
ti
m
ati
on
an
d
al
s
o
s
ub
o
pti
m
al
al
go
r
i
th
m
s
are
de
v
el
op
ed
.
B
.
X
i
e
an
d
al
l
[22
]
s
tu
di
ed
the
ef
f
ec
ts
o
f
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
B
l
i
nd
fr
eq
u
en
c
y
of
fs
et
es
ti
ma
tor f
or O
F
D
M
s
y
s
tem
s
(
S
ak
i
n
a
A
tou
i
)
2723
CF
O
-
i
nd
uc
e
d
s
pe
c
tr
a
l
m
i
s
al
i
gn
m
en
t
f
or
O
F
DM
s
y
s
t
e
m
s
i
n
f
r
eq
ue
nc
y
-
s
el
ec
t
i
v
e
c
ha
nn
e
l
s
a
nd
ge
ne
r
ate
d
an
ex
ac
t
s
i
gn
al
m
od
el
.
Ho
we
v
er,
thi
s
ex
a
c
t
s
i
gn
a
l
m
od
el
d
i
dn
’
t
i
nc
l
u
de
t
i
m
i
ng
a
nd
s
a
m
pl
i
n
g
of
f
s
ets
.
A
ge
n
eral
i
z
a
ti
o
n
of
r
ef
[22
]
i
s
pre
s
en
ted
i
n
[
23
].
It
i
nc
or
po
r
ate
s
t
i
m
i
ng
a
nd
s
a
m
pl
i
n
g
of
f
s
ets
an
d
s
tud
i
es
w
h
at
ef
f
ec
ts
the
ac
c
urate
s
i
gn
al
m
od
el
bri
ng
s
to
the
CF
O
es
ti
m
ati
on
an
d
ho
w
to
ad
dres
s
the
m
.
P
.
S
.
W
an
g
an
d
al
l
[2
4]
us
ed
a
m
ore
c
om
pl
ete
s
i
gn
al
c
orr
el
ati
on
f
un
c
ti
on
o
v
er
wi
de
-
s
e
ns
e
s
tat
i
on
ar
y
u
nc
orr
el
at
ed
s
c
att
er
i
ng
(
W
S
S
US
)
c
ha
n
ne
l
s
i
n
v
ol
v
i
ng
tr
i
p
l
e
t
s
tr
uc
ture.
B
as
ed
on
t
hi
s
m
od
el
a
n
ex
a
c
t
l
i
k
el
i
ho
o
d
f
un
c
ti
on
i
s
d
eri
v
ed
.
It
i
s
f
ou
nd
tha
t
t
he
M
L
CF
O
es
t
i
m
ate
i
s
the
s
ol
uti
on
of
a
q
ua
r
ti
c
e
qu
at
i
on
,
r
ath
er
tha
n
th
e
ph
as
e
an
g
l
e
of
a
c
o
m
pl
ex
nu
m
be
r
as
ob
tai
ne
d
i
n
m
an
y
pr
ev
i
ou
s
l
y
d
eriv
ed
m
eth
od
s
.
T
.
C.
Li
n
an
d
a
l
l
[
25
]
de
v
el
op
e
d
a
s
ol
uti
on
to
ex
pl
o
i
t
th
e
r
ep
et
i
t
i
v
e
s
tr
uc
ture
of
CP
s
a
m
pl
es
i
n
m
ul
ti
p
at
h
c
ha
nn
el
s
b
y
us
i
ng
the
s
o
-
c
al
l
ed
r
em
od
ul
ate
d
r
ec
e
i
v
ed
v
ec
tors
[26
].
T
he
au
t
ho
r
s
de
v
e
l
o
pe
d
a
bl
i
nd
es
ti
m
ato
r
f
or fr
ac
ti
on
a
l
CF
O
. T
he
y
pr
op
os
ed
a
ne
w CP
-
b
as
ed
al
go
r
i
thm
f
or bl
i
nd
CF
O
es
ti
m
ati
o
n
i
n OF
D
M
s
y
s
t
em
s
.
B
oth
the
Cr
am
er
-
Rao
bo
un
d
(
C
RB
)
o
n
MS
E
an
d
a
c
l
os
e
d
f
orm
f
or
m
ul
a
f
o
r
the
th
eo
r
et
i
c
al
MS
E
i
s
d
eri
v
ed
f
or
m
ul
ti
pa
t
h
c
ha
n
ne
l
s
.
Us
i
ng
t
he
r
em
od
ul
at
i
o
n
o
f
the
r
ec
ei
v
e
d
s
i
gn
a
l
i
n
pres
e
nc
e
of
CF
O
f
or
bl
i
nd
es
t
i
m
ati
on
,
c
oa
r
s
e
a
nd
f
i
ne
CF
O
es
t
i
m
ato
r
s
are
de
r
i
v
ed
.
T
he
di
s
tr
i
b
ute
d
m
ul
ti
p
l
e
-
i
n
pu
t
m
ul
ti
p
l
e
-
o
utp
ut
(
DM
IM
O
)
s
y
s
tem
,
c
om
bi
ne
d
wi
t
h
orth
og
o
na
l
f
r
eq
ue
nc
y
d
i
v
i
s
i
on
m
ul
ti
p
l
ex
i
ng
(
O
F
DM)
,
i
s
an
ar
i
s
i
ng
m
od
el
wi
t
h
hi
gh
d
ata
r
ate
f
or
the
f
i
f
th
-
ge
ne
r
a
ti
o
n
[2
7].
D
MIM
O
-
O
F
DM
s
y
s
tem
de
m
an
ds
r
i
g
orous
s
y
nc
hr
on
i
z
a
ti
on
an
d
tr
ac
k
i
ng
be
c
au
s
e
the
r
ec
ei
v
ed
s
i
g
na
l
ha
s
m
ul
ti
pl
e
t
i
m
i
ng
of
f
s
ets
MT
O
s
,
m
ul
ti
p
l
e
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
ets
MCFO
s
an
d
f
r
eq
ue
nc
y
-
s
el
ec
ti
v
e
c
h
an
n
el
ga
i
ns
.
T
hu
s
,
the
r
ef
erenc
e
[27
]
pr
op
os
e
d
t
wo
i
terat
i
v
e
es
ti
m
ato
r
s
:
e
x
pe
c
tat
i
o
n
c
on
d
i
ti
on
a
l
m
ax
i
m
i
z
ati
on
(
E
CM)
a
nd
s
pa
c
e
-
a
l
tern
ati
ng
ge
ne
r
a
l
i
z
ed
ex
pe
c
tat
i
on
m
ax
i
m
i
z
a
ti
o
n
(
S
A
G
E
)
to
m
i
ti
g
ate
the
s
e
i
m
pa
i
r
m
en
ts
.
T
he
r
es
i
du
al
t
i
m
e
-
f
r
eq
ue
nc
y
es
ti
m
ati
on
err
ors
at
the
r
el
a
y
s
are
i
m
prov
ed
.
O
F
DM
l
e
ad
s
to
hi
gh
s
pe
c
tr
al
ef
f
i
c
i
en
c
y
ov
er
m
ul
ti
pa
th
c
ha
nn
el
,
whi
c
h
m
ak
es
i
ts
us
e
i
n
the
f
i
f
th
-
ge
ne
r
at
i
on
m
ore
s
ui
tab
l
e
a
nd
r
el
e
v
a
nt
[28
]
.
Ho
wev
er,
i
ts
s
en
s
i
bi
l
i
t
y
t
o
i
nte
r
c
arr
i
er
i
nte
r
f
erenc
e
I
CI
i
s
a
r
ea
l
o
b
s
tac
l
e
th
at
pre
v
e
nts
i
ts
us
e.
A
l
t
ho
u
gh
t
he
v
er
y
l
arge
nu
m
be
r
of
w
ork
s
de
a
l
i
n
g
wi
th
th
e
p
r
ob
l
em
of
s
y
nc
hro
ni
z
at
i
on
[2
9
-
31
],
th
e
O
F
DM
s
ti
l
l
r
e
qu
i
r
es
ad
di
t
i
on
a
l
r
es
ea
r
c
h
to
o
v
erc
om
e
th
i
s
d
i
s
ad
v
an
t
ag
e
w
h
i
c
h
pe
n
al
i
z
es
th
e
us
e
of
i
ts
c
ap
ab
i
l
i
ti
es
i
n
t
he
f
i
f
th
g
en
er
ati
on
.
Due
to
f
oregoi
ng
prob
l
em
,
ou
r
c
on
tr
i
bu
t
i
o
n
i
n
th
i
s
pa
pe
r
f
oc
al
i
z
es
on
the
prob
l
em
of
ICI.
We
de
v
e
l
op
a
bl
i
nd
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
es
ti
m
ato
r
CF
O
b
as
ed
o
n
th
e
c
orr
e
l
at
i
on
be
t
ween
s
am
pl
es
i
n
t
he
c
y
c
l
i
c
pref
i
x
o
v
er
R
a
y
l
e
i
g
h
f
ad
i
ng
c
ha
n
ne
l
.
W
e
us
e
th
e
r
em
od
ul
at
ed
s
eq
u
en
c
e
pr
op
os
e
d
i
n
[
25
,
26
].
A
c
l
os
ed
f
orm
s
ol
ut
i
on
i
s
d
eri
v
ed
us
i
n
g
the
c
or
r
el
ati
on
c
h
arac
teri
s
t
i
c
an
d
the
l
o
g
l
i
k
el
i
h
oo
d
f
un
c
ti
on
.
T
hi
s
pa
pe
r
s
ho
w
s
th
at
th
e
ne
w
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
es
ti
m
ato
r
c
an
am
el
i
ora
te
the
r
es
u
l
ts
of
O
F
DM
s
y
s
t
em
f
or
di
f
f
erent
l
en
gth
of
c
y
c
l
i
c
pref
i
x
.
T
he
r
es
t
of
thi
s
pa
p
er
i
s
organ
i
z
ed
as
f
ol
l
o
w
s
.
S
ec
ti
on
2
i
n
tr
od
uc
es
the
ef
f
ec
t
of
CF
O
i
n
O
F
DM
s
y
s
tem
s
.
T
he
propos
e
d
CF
O
es
ti
m
ato
r
i
s
ex
pl
ai
n
e
d
i
n
de
ta
i
l
i
n
s
ec
t
i
on
3.
Res
ul
ts
an
d
d
i
s
c
us
s
i
on
s
a
r
e
pro
v
i
de
d
i
n
s
ec
ti
on
4.
F
i
na
l
l
y
, s
om
e c
on
c
l
us
i
o
ns
are
pres
en
t
ed
i
n
s
ec
ti
on
5
.
2.
T
h
e E
f
f
ec
t
of
CF
O
in O
F
DM
S
y
stem
s
A
n
O
F
DM
s
y
m
bo
l
c
on
s
i
s
ts
of
N s
ub
c
arr
i
ers
i
s
g
i
v
en
b
y
th
e
(
1)
:
(
)
=
∑
(
)
2
−
1
=
0
(
1)
w
he
r
e
(
)
i
s
the
IDF
T
(
Inv
ers
e
Di
s
c
r
ete
F
o
urie
r
T
r
an
s
f
orm
)
of
the
tr
an
s
m
i
tte
d
s
y
m
bo
l
(
)
f
or
k
=
0,.
.,
N
-
1.
W
e
as
s
u
m
e
tha
t
0
i
s
the
no
r
m
al
i
z
ed
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
an
d
0
i
s
the
t
i
m
e
o
ff
s
et.
Car
r
i
er
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
i
s
m
od
ul
at
ed
b
y
a
ph
as
e
s
hi
f
t
of
2
0
/
.
A
s
s
um
i
ng
tha
t
i
s
the
l
e
ng
t
h
of
t
he
c
y
c
l
i
c
pref
i
x
whi
c
h
i
s
us
ed
t
o
a
v
o
i
d
I
S
I
an
d
ℎ
(
)
i
s
t
he
m
ul
ti
pa
t
h
f
ad
i
n
g
c
ha
nn
e
l
of
l
en
gt
h
w
he
r
e
≤
. T
he
ob
s
e
r
v
ed
wi
n
do
w
i
s
as
s
um
ed
of
l
en
gth
(
2
N+
N
cp
).
A
f
ter
go
i
n
g
ac
r
os
s
m
ul
ti
p
ath
c
ha
n
ne
l
an
d
A
W
G
N
c
ha
nn
e
l
th
e
r
ec
ei
v
ed
s
i
g
na
l
i
s
gi
v
en
b
y
:
(
)
=
∑
ℎ
(
)
(
−
−
0
)
2
+
−
1
=
0
(
2
)
w
he
r
e
w
n
i
s
an
ad
di
t
i
v
e
whi
t
e
G
a
us
s
i
an
n
oi
s
e.
T
he
n,
the
DF
T
of
r
ec
ei
v
e
d
s
i
gn
a
l
c
a
n
be
w
r
i
tte
n
as
[1
0]:
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
17
,
No
.
6,
D
ec
em
be
r
20
19
:
27
2
2
-
2728
2724
(
)
=
(
(
)
)
(
3
)
(
)
=
(
)
(
)
{
(
s
in
0
)
/
(
s
in
(
0
/
)
)
}
0
(
−
1
)
/
+
+
(
4
)
w
he
r
e
H
i
s
the
DF
T
of
the
m
ul
ti
pa
th
c
h
an
n
el
h
an
d
W
k
i
s
the
DF
T
of
the
ad
di
t
i
v
e
whi
t
e
G
au
s
s
i
a
n
no
i
s
e
w
n
.
T
he
da
ta
i
s
at
ten
ua
te
d
b
y
th
e
term
{
(
s
in
0
)
/
(
s
in
(
0
/
)
)
}
a
nd
s
h
i
f
ted
b
y
t
he
term
0
(
−
1
)
/
.
r
ep
r
es
en
ts
the
i
nt
er c
arr
i
e
r
i
nte
r
f
erenc
e
an
d
i
s
ex
pres
s
ed
as
[1
0]
:
=
∑
{
s
in
(
−
+
0
)
/
(
s
in
(
(
−
+
0
)
)
)
/
}
−
1
=
0
≠
.
0
(
−
1
)
/
(
−
)
/
(
5
)
3
.
P
r
o
p
o
se
d
CF
O
E
stim
ato
r
Uti
l
i
z
i
n
g
t
he
r
em
od
ul
ate
d
s
eq
ue
n
c
e
[2
5,
26
];
a
prop
os
ed
CF
O
es
ti
m
ato
r
i
s
d
e
r
i
v
e
d.
B
ef
ore r
em
ov
i
ng
th
e
c
y
c
l
i
c
pref
i
x
, o
n t
h
e rec
e
i
v
er s
i
de
,
th
e rec
e
i
v
ed
da
t
a i
s
g
i
v
en
b
y
:
=
[
(
0
)
…
(
+
0
−
1
)
…
(
+
+
0
−
1
)
]
(
6)
t
he
r
em
od
ul
ate
d
v
ec
to
r
i
s
f
orm
ed
b
y
br
i
ng
i
n
g
t
og
et
he
r
the
l
as
t
N
c
arr
i
ers
of
−
1
a
n
d t
he
f
i
r
s
t
c
arr
i
ers
of
as
pres
en
te
d
i
n
(
7)
:
=
[
−
1
(
+
0
)
…
−
1
(
+
+
0
−
1
)
(
0
)
…
(
+
0
−
1
)
]
(
7)
t
he
c
a
l
c
ul
a
ti
o
n i
nte
r
v
a
l
i
s
gi
v
en
b
y
:
=
[
0
,
…
,
0
+
−
1
,
0
+
,
…
,
0
+
+
−
1
]
(
8)
t
he
c
orr
el
ati
on
be
t
ween
r
e
m
od
ul
ate
d s
am
pl
es
a
nd
r
e
c
ei
v
ed
s
am
pl
es
i
s
g
i
v
en
b
y
:
∀
∈
,
E
{
(
)
∗
(
)
}
=
2
−
2
0
∑
|
ℎ
(
)
|
2
=
1
(
9)
A
s
s
um
i
ng
th
at
th
e
l
e
ng
th
o
f
th
e c
ha
nn
e
l
ℎ
(
)
i
s
i
nf
erio
r
t
o t
he
l
en
gth
of
c
y
c
l
i
c
pr
ef
i
x
an
d
th
e
c
ha
nn
el
t
ap
s
s
l
i
d
e
i
nto
t
he
c
al
c
u
l
at
i
on
i
nt
erv
a
l
.
T
hu
s
,
the
c
ha
nn
el
ef
f
ec
t
i
s
ne
gl
ec
ted
i
n
the
m
an
i
p
ul
a
ti
o
ns
.
Us
i
n
g
the
l
o
g
l
i
k
el
i
ho
od
f
un
c
ti
o
n
of
the
r
ec
ei
v
ed
s
am
pl
es
an
d
r
em
od
ul
ate
d
s
a
m
pl
es
as
:
ℑ
(
0
,
0
)
=
l
og
∏
(
(
)
,
(
)
)
(
(
)
)
(
(
)
)
∈
(
10
)
b
y
i
ns
erti
ng
t
he
pro
ba
b
i
l
i
t
y
de
ns
i
t
y
f
un
c
ti
on
(
pd
f
)
(
(
)
)
,
(
(
)
)
an
d
the
j
o
i
nt
G
a
us
s
i
an
pd
f
(
(
)
,
(
)
)
a
nd
af
ter s
om
e a
l
ge
bra
i
c
m
an
i
pu
l
at
i
o
ns
,
w
e
ge
t:
ℑ
(
0
,
0
)
=
∑
{
2
(
(
(
)
−
2
(
)
)
)
(
2
+
2
)
(
1
−
2
)
−
l
og
(
1
−
2
)
}
∈
(
11
)
w
he
r
e
(
)
=
∑
Re
{
(
(
)
∗
(
)
)
}
∈
(
12
)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
B
l
i
nd
fr
eq
u
en
c
y
of
fs
et
es
ti
ma
tor f
or O
F
D
M
s
y
s
tem
s
(
S
ak
i
n
a
A
tou
i
)
2725
(
)
=
∑
1
2
(
|
(
)
|
2
+
|
(
)
|
2
)
∈
(
13
)
(
)
i
s
the
s
um
of
th
e real
c
on
s
ec
uti
v
e c
orr
e
l
at
i
on
,
(
)
i
s
th
e e
ne
r
g
y
term
.
T
he
LL
f
un
c
ti
on
ℑ
i
s
a
f
un
c
t
i
on
of
0
,
the
c
orr
el
at
i
on
c
o
e
ff
i
c
i
en
t
a
nd
0
.
It’
s
c
l
e
ar
th
at
i
f
the
c
orr
el
at
i
on
c
o
ef
f
i
c
i
en
t
i
s
h
i
gh
(
≅
1
)
the
LL
f
un
c
ti
o
n
i
s
h
i
gh
(
ℑ
→
+
∞
)
an
d
i
f
the
c
orr
e
l
at
i
o
n
c
o
ef
f
i
c
i
en
t
i
s
nu
l
l
.
T
he
LL
f
un
c
ti
o
n
i
s
a
l
s
o
n
ul
l
.
T
hu
s
,
we
de
r
i
v
e
t
he
l
og
l
i
k
el
i
h
oo
d
f
un
c
ti
on
i
n
th
e
i
nte
r
v
a
l
ℑ
w
h
ere
the
c
orr
el
at
i
o
n
c
oe
f
f
i
c
i
en
t
i
s
h
i
gh
.
S
o,
to
ob
t
ai
n
the
m
ax
i
m
u
m
of
the
L
L f
un
c
ti
o
n
ℑ
(
0
,
0
)
,
we o
n
l
y
m
ax
i
m
i
z
e t
he
(
1
4)
:
ma
x
ℑ
(
0
,
0
)
=
ma
x
[
(
0
,
0
)
−
(
0
,
0
)
]
(1
4
)
T
hi
s
eq
ua
t
i
on
de
pe
n
ds
on
the
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
0
a
n
d
th
e
ti
m
e
of
f
s
et
0
.
T
he
n
t
he
ne
w
es
ti
m
ato
r
i
s
de
r
i
v
e
d a
s
̃
0
=
a
r
g
ma
x
[
(
0
)
−
(
0
)
]
(1
5
)
̃
0
=
−
1
2
∠
(
̃
0
)
(1
6
)
a
s
i
m
i
l
ar
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
es
ti
m
ato
r
ha
s
be
en
prop
os
ed
i
n
[
14
,
18
].
T
he
d
ev
el
o
pe
d
c
arr
i
er
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
es
ti
m
ato
r
i
s
de
r
i
v
ed
when
th
e
c
or
r
el
at
i
on
c
oe
f
f
i
c
i
en
t
i
s
hi
gh
to
d
ea
l
wi
th
the
c
arr
i
er f
r
eq
u
en
c
y
of
f
s
et.
4
. Re
sult
s
a
nd
D
isc
u
s
sio
n
T
he
pe
r
f
or
m
an
c
es
o
f
ou
r
es
ti
m
ato
r
are
ev
a
l
ua
ted
an
d
M
on
te
-
c
arl
o
m
eth
od
s
are
em
pl
o
y
ed
.
Di
f
f
erent
O
F
DM
s
y
s
t
em
s
are
us
ed
to
as
s
es
s
the
prop
os
ed
es
ti
m
ato
r
.
T
he
f
i
r
s
t
O
F
DM
s
y
s
t
em
c
on
s
i
s
ts
of
ten
s
y
m
bo
l
s
,
the
us
ed
pa
r
am
ete
r
s
are
N
=
12
8
a
nd
N
=
6
4
s
ub
c
arr
i
ers
f
or
di
f
f
er
en
t
l
en
gt
hs
of
Nc
p,
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
0
=
0.2
9
5
an
d
0.2
5.
T
he
ti
m
e
of
f
s
et
i
s
as
s
u
m
ed
nu
l
l
.
T
he
s
i
gn
al
p
as
s
es
throu
gh
the
R
a
y
l
e
i
gh
f
ad
i
ng
c
ha
nn
e
l
w
i
th
f
i
v
e
pa
ths
wi
th
d
el
a
y
s
of
[0
1
2
6
11
]
an
d
v
aria
nc
es
[0.
34
0.
28
0.2
3
0.
11
0.0
4]
r
es
pe
c
ti
v
e
l
y
,
as
gi
v
en
i
n
[
25
].
A
Q
ua
drat
ure
A
m
pl
i
tu
de
Mo
du
l
at
i
o
n
16
-
Q
A
M
i
s
ut
i
l
i
z
ed
.
T
he
pe
r
f
or
m
an
c
es
of
propos
ed
es
ti
m
ato
r
are
ev
al
ua
t
ed
b
y
c
al
c
ul
at
i
ng
t
he
Me
an
S
qu
ared
E
r
r
or
(
M
S
E
)
c
om
pa
r
ed
wi
th
s
i
g
na
l
t
o
no
i
s
e ra
ti
o (SNR)
.
T
he
MS
E
s
of
the
propos
e
d
es
ti
m
ato
r
(
MS
E
-
P
r
op
os
e
d
-
2),
Li
n’
s
es
ti
m
ato
r
(
Li
n
-
c
oa
r
s
e
an
d
Li
n
-
f
i
ne
)
[2
5]
a
nd
B
e
ek
’
s
es
ti
m
ato
r
(
V
DB
-
M
LA
)
[
14
]
are pres
en
te
d
i
n t
he
f
i
g
ure
be
l
o
w
v
ers
us
S
NR
f
or
N
=
64
an
d
=
16
.
T
he
ob
ta
i
ne
d
r
es
ul
ts
i
n
F
i
gu
r
e
1
s
ho
w
c
l
e
arl
y
the
ef
f
ec
ti
v
e
n
es
s
of
the
pro
po
s
e
d
es
ti
m
ato
r
c
o
m
pa
r
ed
w
i
th
Li
n
’
s
an
d
B
ee
k
’
s
es
ti
m
ato
r
s
.
Li
n
-
c
oa
r
s
e
and
V
D
B
-
ML
A
ha
v
e
c
l
os
er
r
es
ul
ts
.
T
he
propos
e
d
es
ti
m
ato
r
gi
v
es
l
o
w
er
M
S
E
tha
n
the
o
the
r
s
f
or
al
l
S
NR
v
a
l
ue
s
.
T
he
s
e
r
es
u
l
ts
c
an
be
ex
p
l
a
i
ne
d
b
y
t
he
g
oo
d
c
ho
i
c
e
of
the
c
orr
el
ati
on
i
nt
e
r
v
al
where
i
t
i
s
tak
en
w
h
en
t
he
c
orr
el
ati
o
n
c
oe
f
f
i
c
i
en
t
i
s
e
l
e
v
at
ed
(
c
l
os
e
to
1).
I
n
a
d
di
t
i
o
n,
the
pro
po
s
ed
es
ti
m
ato
r
ha
s
l
o
w
c
om
pu
tat
i
on
a
l
c
om
pl
ex
i
t
y
c
om
pa
r
ed
to
th
e
Li
n
es
t
i
m
ato
r
whi
c
h
d
i
v
i
d
es
the
es
t
i
m
ati
on
i
nto
t
w
o s
t
ep
s
an
d t
hu
s
i
nc
r
ea
s
es
th
e
c
o
m
pu
tat
i
on
.
O
ur
go
a
l
i
s
to
ad
a
pt
th
e
O
F
DM
s
y
m
bo
l
s
o
th
at
i
t
c
a
n
be
us
e
d
f
or
the
f
i
f
th
ge
n
e
r
a
ti
on
.
In
o
the
r
w
a
y
ho
w
to
d
ea
l
wi
th
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
wi
th
ou
t
de
c
r
ea
s
i
ng
th
e
ba
n
d
w
i
dth
e
f
f
i
c
i
en
c
y
.
W
e
e
m
pl
o
y
d
i
f
f
erent
l
e
ng
t
h
s
of
c
y
c
l
i
c
pref
i
x
to
s
ho
w
t
he
r
o
bu
s
tn
es
s
of
the
pro
p
os
ed
es
ti
m
ato
r
wi
th
l
o
w
er
l
en
gth
s
of
the
g
ua
r
d
i
nte
r
v
al
.
F
i
g
ure
s
2
an
d
3
gi
v
e
t
he
M
S
E
of
the
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
v
ers
us
S
NR
un
d
er
Ra
y
l
ei
g
h
c
ha
nn
e
l
f
or
=
8
an
d
=
6
r
es
pe
c
ti
v
e
l
y
.
It
c
an
be
s
ee
n
c
l
e
arl
y
tha
t
t
he
prop
os
ed
es
ti
m
ato
r
ou
tp
erf
or
m
s
Li
n
es
ti
m
ato
r
[25
]
an
d
B
ee
k
es
ti
m
ato
r
[1
4]
f
or
al
l
S
NR
v
a
l
ue
s
a
nd
f
or a
l
l
C
P
l
en
gth
s
.
W
e c
an
no
ti
c
e t
ha
t
as
i
n
c
r
ea
s
es
th
e e
f
f
i
c
i
en
c
y
i
nc
r
e
as
es
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
17
,
No
.
6,
D
ec
em
be
r
20
19
:
27
2
2
-
2728
2726
F
i
gu
r
e
1.
M
S
E
of
th
e
prop
o
s
ed
es
ti
m
ato
r
, L
i
n’
s
es
t
i
m
ato
r
an
d
B
e
ek
es
ti
m
ato
r
un
de
r
R
a
y
l
e
i
g
h f
ad
i
n
g c
ha
n
ne
l
f
or
=
16
a
nd
0
=
0
.
295
F
i
gu
r
e
2
.
M
S
E
of
th
e
prop
o
s
ed
es
ti
m
ato
r
, L
i
n’
s
es
t
i
m
ato
r
an
d
B
e
ek
es
ti
m
ato
r
un
de
r
R
a
y
l
e
i
g
h f
ad
i
n
g c
ha
n
ne
l
f
or
=
8
a
nd
0
=
0
.
25
F
i
gu
r
e
3
.
M
S
E
of
th
e
prop
o
s
ed
es
ti
m
ato
r
, L
i
n’
s
es
t
i
m
ato
r
an
d
B
e
ek
es
ti
m
ato
r
s
un
de
r
R
a
y
l
e
i
gh
f
ad
i
ng
c
ha
nn
e
l
f
or
=
6
0
5
10
15
20
25
30
10
-6
10
-5
10
-4
10
-3
10
-2
S
N
R
[
d
B
]
M
S
E
C
F
O
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
L
i
n
-
c
o
a
r
s
e
L
i
n
-
f
i
n
e
M
S
E
-
P
r
o
p
o
s
e
d
-
2
V
D
B
-
M
L
A
0
5
10
15
20
25
30
10
-5
10
-4
10
-3
10
-2
10
-1
S
N
R
[
d
B
]
M
S
E
C
F
O
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
L
i
n
-
c
o
a
r
s
e
L
i
n
-
f
i
n
e
M
S
E
-
P
r
o
p
o
s
e
d
-
2
V
D
B
-
M
L
A
0
5
10
15
20
25
30
10
-4
10
-3
10
-2
10
-1
S
N
R
[
d
B
]
M
S
E
C
F
O
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
L
i
n
-
c
o
a
r
s
e
L
i
n
-
f
i
n
e
M
S
E
-
P
r
o
p
o
s
e
d
-
2
V
D
B
-
M
L
A
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
B
l
i
nd
fr
eq
u
en
c
y
of
fs
et
es
ti
ma
tor f
or O
F
D
M
s
y
s
tem
s
(
S
ak
i
n
a
A
tou
i
)
2727
F
i
gu
r
e
4
d
i
s
pl
a
y
s
the
M
S
E
of
t
he
prop
os
ed
es
ti
m
ato
r
an
d
Li
n
’
s
f
i
n
e
es
ti
m
ato
r
ov
er
Ra
y
l
e
i
gh
f
ad
i
n
g
c
ha
nn
e
l
f
or
di
f
f
erent
l
en
gth
of
c
y
c
l
i
c
pref
i
x
.
F
or
=
32
,
th
e
pro
po
s
ed
es
ti
m
ato
r
gi
v
es
be
tte
r
r
es
u
l
ts
tha
n
L
i
n
’
s
f
i
ne
es
ti
m
ato
r
for
S
NR
i
nf
erio
r
to
2
2d
B
an
d
gi
v
es
c
l
os
e
l
y
r
es
ul
ts
f
or
S
NR
be
t
ween
22
.5
d
B
a
nd
24
dB
.
H
o
w
e
v
er,
i
ts
p
erf
or
m
an
c
es
de
c
r
ea
s
e
f
or
S
NR
s
up
er
i
or
t
o
24
d
B
c
om
pa
r
ed
to
L
i
n
’
s
f
i
ne
es
ti
m
ato
r
.
F
or
=
8
,
=
16
,
the
pro
po
s
ed
es
ti
m
ato
r
ou
tpe
r
f
orm
s
L
i
n’
s
f
i
ne
es
ti
m
ato
r
[25
]
f
or
a
l
l
S
NR
v
a
l
u
es
.
T
hu
s
,
thi
s
es
ti
m
ato
r
c
an
ef
f
ec
ti
v
el
y
d
ec
r
ea
s
e t
he
ef
fec
t o
f
i
nt
erc
arr
i
er i
nte
r
f
eren
c
e I
CI a
nd
c
an
en
h
an
c
e t
he
pe
r
f
or
m
an
c
es
of
O
F
DM
s
y
s
tem
.
A
c
c
or
di
n
g
t
o
t
he
ob
t
ai
ne
d
r
es
ul
ts
,
whi
l
e
th
e
c
y
c
l
i
c
pre
f
i
x
de
c
r
ea
s
es
,
t
he
u
nd
es
i
r
ab
l
e
M
S
E
i
nc
r
ea
s
es
.
Ho
wev
er,
the
un
want
e
d
M
S
E
i
s
de
c
r
ea
s
e
d
c
o
m
pa
r
ed
to
the
pre
v
i
ou
s
wor
k
[2
5].
F
i
gu
r
e
4
.
M
S
E
of
th
e
prop
o
s
ed
es
ti
m
ato
r
Li
n
-
f
i
ne
es
t
i
m
ato
r
f
or N=
12
8,
=
8
,
16
,
32
and
0
=
0
.
25
5
. Con
clus
ion
A
pr
op
os
e
d
ML
es
ti
m
ato
r
of
c
arr
i
er
f
r
eq
ue
nc
y
of
f
s
et
f
or
O
F
DM
s
y
s
tem
s
ov
er
R
a
y
l
ei
gh
c
ha
nn
e
l
i
s
pres
e
nte
d
.
T
hi
s
es
ti
m
ato
r
ba
s
ed
on
th
e
c
orr
el
at
i
on
be
t
ween
t
he
r
e
m
od
ul
ate
d
a
nd
r
ec
ei
v
ed
s
am
pl
es
i
n
the
r
ec
ei
v
er
s
i
d
e.
T
he
r
es
ul
ts
prov
e
the
ef
f
ec
ti
v
en
es
s
of
the
p
r
op
os
e
d
es
ti
m
ato
r
c
o
m
pa
r
ed
w
i
t
h
Li
n’
s
c
oa
r
s
e
an
d
f
i
ne
es
ti
m
ato
r
s
an
d
a
l
s
o
B
ee
k
’
s
es
ti
m
ato
r
.
In
a
dd
i
ti
o
n,
the
prop
os
ed
es
ti
m
ato
r
c
a
n
ac
h
i
e
v
e
a
m
uc
h
l
o
w
er
M
S
E
us
i
ng
a
s
h
ort
gu
ard
i
nt
erv
a
l
wi
th
l
o
w
er
c
o
m
pu
tat
i
on
a
l
c
om
pl
ex
i
t
y
.
A
l
t
ho
u
gh
th
e
r
es
ul
ts
i
nd
i
c
a
te
an
i
m
prov
em
en
t
i
n
term
s
of
r
ed
uc
i
ng
the
l
en
g
th
of
the
c
y
c
l
i
c
pref
i
x
an
d
i
nc
r
ea
s
i
n
g
the
O
F
D
M
pe
r
f
or
m
an
c
e;
f
urther
r
es
ea
r
c
h
i
s
ne
ed
ed
to
f
urther
r
e
du
c
e
the
l
en
gt
h
of
th
e
c
y
c
l
i
c
pr
ef
i
x
,
c
om
pl
et
el
y
el
i
m
i
na
te
I
CI
an
d
t
hu
s
be
a
bl
e
to
i
nc
r
ea
s
e
be
tt
er
the
pe
r
f
orm
an
c
e
of
th
e
O
F
DM s
y
s
t
em
s
.
Ref
er
en
ce
s
[1
]
Fa
rh
a
n
g
-
Bo
ro
u
j
e
n
y
B,
M
o
ra
d
i
H.
O
FD
M
In
s
p
i
re
d
W
a
v
e
fo
r
m
s
fo
r
5
G
.
IEEE
Com
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
s
Su
rv
e
y
s
& T
u
to
ri
a
l
s
.
2
0
1
6
;
1
8
(4
):
2
4
7
4
–
2
4
9
2
.
[2
]
Rec
o
m
m
e
n
d
a
t
i
o
n
IT
U
-
R
M
.2
0
8
3
.
IM
T
Vi
s
i
o
n
.
Fra
m
e
w
o
rk
a
n
d
o
v
e
ra
l
l
o
b
j
e
c
ti
v
e
s
o
f
t
h
e
fu
tu
r
e
d
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
IM
T
fo
r
2
0
2
0
a
n
d
b
e
y
o
n
d
[I
n
te
rn
e
t]
;
2
0
1
5
.
Av
a
i
l
a
b
l
e
fr
o
m
:
h
tt
p
s
:/
/w
ww
.i
tu
.i
n
t/
d
m
s
_
p
u
b
re
c
/i
tu
-
r/re
c
/
m
/R
-
REC
-
M
.2
0
8
3
-
0
-
2
0
1
5
0
9
-
I
!!
PDF
-
E.
p
d
f
[3
]
Nuru
l
HM
R,
M
a
n
s
o
r
Z,
Rah
i
m
M
KA.
Dua
l
e
l
e
m
e
n
t
M
I
M
O
p
l
a
n
a
r
i
n
v
e
rte
d
-
F
a
n
te
n
n
a
(P
IF
A)
fo
r
5
G
m
i
l
l
i
m
e
t
e
r
w
a
v
e
a
p
p
l
i
c
a
ti
o
n
.
T
EL
KO
M
NIKA
Te
l
e
c
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
Com
p
u
ti
n
g
El
e
c
tro
n
i
c
s
a
n
d
Con
tro
l
.
2
0
1
9
;
1
7
(4
)
:
1
6
4
8
–
1
6
5
5
.
[4
]
Nas
i
r
AA,
Durra
n
i
S,
M
e
h
rp
o
u
y
a
n
H,
Bl
o
s
t
e
i
n
SD,
Ke
n
n
e
d
y
RA.
T
i
m
i
n
g
a
n
d
c
a
rri
e
r s
y
n
c
h
r
o
n
i
z
a
ti
o
n
i
n
w
i
re
l
e
s
s
c
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
:
a
s
u
rv
e
y
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
ti
o
n
o
f
re
s
e
a
r
c
h
i
n
th
e
l
a
s
t
5
y
e
a
r
s
.
EUR
ASIP J
o
u
rn
a
l
o
n
W
i
r
e
l
e
s
s
Co
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
s
a
n
d
Ne
two
r
k
i
n
g
.
2
0
1
6
:
1
8
0
.
[5
]
Ai
B,
Y
a
n
g
ZX
,
Pa
n
CY
,
G
e
J
H,
W
a
n
g
Y
,
L
u
Z.
O
n
th
e
S
y
n
c
h
ro
n
i
z
a
t
i
o
n
T
e
c
h
n
i
q
u
e
s
fo
r
W
i
r
e
l
e
s
s
O
FD
M
Sy
s
te
m
s
.
IEEE
Tra
n
s
a
c
ti
o
n
s
o
n
Bro
a
d
c
a
s
t
i
n
g
.
2
0
0
6
;
5
2
(2
):
2
3
6
–
2
4
4
.
0
5
10
15
20
25
30
10
-6
10
-5
10
-4
10
-3
10
-2
10
-1
S
N
R
[
d
B
]
M
S
E
C
F
O
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
L
i
n
-
f
i
n
e
,
N
c
p
=
8
L
i
n
-
f
i
n
e
,
N
c
p
=
1
6
L
i
n
-
f
i
n
e
,
N
c
p
=
3
2
M
S
E
-
P
r
o
p
o
s
e
d
-
2
,
N
c
p
=
8
M
S
E
-
P
r
o
p
o
s
e
d
-
2
,
N
c
p
=
1
6
M
S
E
-
P
r
o
p
o
s
e
d
-
2
,
N
c
p
=
3
2
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
17
,
No
.
6,
D
ec
em
be
r
20
19
:
27
2
2
-
2728
2728
[6
]
Sh
a
rm
a
S,
T
h
a
k
u
r
K.
C
a
rri
e
r
fre
q
u
e
n
c
y
O
ff
s
e
t
i
n
O
FDM
Sy
s
te
m
s
.
Se
c
o
n
d
In
t
e
rn
a
ti
o
n
a
l
Con
fe
re
n
c
e
o
n
I
n
v
e
n
t
i
v
e
Sy
s
te
m
s
a
n
d
Co
n
tro
l
(I
CI
SC 2
0
1
8
).
Co
i
m
b
a
t
o
re
.
2
0
1
8
:
3
6
9
–
3
7
3
.
[7
]
Y
a
d
a
v
A,
Dix
i
t
A.
A
Rev
i
e
w
o
n
Carri
e
r
Fre
q
u
e
n
c
y
O
ff
s
e
t
E
s
ti
m
a
ti
o
n
i
n
O
FDM
Sy
s
te
m
s
.
J
o
u
rn
a
l
o
f
Em
e
rg
i
n
g
T
e
c
h
n
o
l
o
g
i
e
s
a
n
d
I
n
n
o
v
a
ti
v
e
Re
s
e
a
rc
h
.
2
0
1
7
;
4
(7
)
:
1
0
8
–
112.
[8
]
Cui
G
,
W
a
n
g
C,
W
a
n
g
W
,
Z
h
a
n
g
Y
.
Fre
q
u
e
n
c
y
O
ff
s
e
t
Co
m
p
e
n
s
a
t
i
o
n
fo
r
Sa
t
e
l
l
i
te
Com
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
Sy
s
te
m
w
i
th
CE
-
O
FDM
.
Chi
n
a
Co
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
s
.
2
0
1
7
;
1
4
(8
)
:
9
3
–
1
0
4
.
[9
]
W
a
n
g
X
,
Hu
B.
A L
o
w
-
Com
p
l
e
x
i
t
y
M
L
Es
ti
m
a
t
o
r
f
o
r c
a
rr
i
e
r a
n
d
Sa
m
p
l
i
n
g
Fr
e
q
u
e
n
c
y
O
ff
s
e
t
s
i
n
O
FDM
Sy
s
te
m
s
.
IEEE
Com
m
u
n
L
e
tt
.
2
0
1
4
;
1
8
(3
)
:
5
0
3
–
5
0
6
.
[1
0
]
M
o
o
s
e
P
H.
A
te
c
h
n
i
q
u
e
fo
r
o
rth
o
g
o
n
a
l
fr
e
q
u
e
n
c
y
d
i
v
i
s
i
o
n
m
u
l
t
i
p
l
e
x
i
n
g
fre
q
u
e
n
c
y
o
ff
s
e
t
c
o
rre
c
ti
o
n
.
IEEE
Tra
n
s
a
c
t
i
o
n
s
o
n
Co
m
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
s
.
1
9
9
4
;
4
2
:
2
9
0
8
–
2
9
1
4
.
[1
1
]
M
u
n
e
e
r
P,
Sa
m
e
e
r
SM
.
Pi
l
o
t
-
Ai
d
e
d
J
o
i
n
t
Es
ti
m
a
ti
o
n
o
f
Dou
b
l
y
Se
l
e
c
ti
v
e
Cha
n
n
e
l
a
n
d
Carri
e
r
Fre
q
u
e
n
c
y
O
ff
s
e
ts
i
n
O
FDM
A
Upl
i
n
k
w
i
th
Hi
g
h
-
M
o
b
i
l
i
ty
Us
e
rs
.
IEEE
Tra
n
s
a
c
t
i
o
n
s
o
n
Ve
h
i
c
u
l
a
r
Te
c
h
n
o
l
o
g
y
.
2
0
1
5
;
6
4
(1
):
4
1
1
–
417.
[1
2
]
Zh
a
n
g
W
,
G
a
o
F,
M
i
n
n
H
,
W
a
n
g
H
-
M
.
Sc
a
tt
e
re
d
Pi
l
o
t
s
-
Ba
s
e
d
Fr
e
q
u
e
n
c
y
Sy
n
c
h
r
o
n
i
z
a
ti
o
n
fo
r
M
u
l
ti
u
s
e
r
O
FDM
Sy
s
te
m
s
w
i
th
L
a
rg
e
Num
b
e
r
o
f
Rec
e
i
v
e
An
te
n
n
a
s
.
IEEE
Tra
n
s
a
c
ti
o
n
s
o
n
Com
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
s
.
2
0
1
7
;
6
5
(4
):
1
7
3
3
–
1
7
4
5
.
[1
3
]
J
u
n
g
Y
A,
Ki
m
J
Y
,
Y
o
u
Y
H.
C
o
m
p
l
e
x
i
ty
Eff
i
c
i
e
n
t
L
e
a
s
t
Sq
u
a
re
s
Es
t
i
m
a
ti
o
n
o
f
Fre
q
u
e
n
c
y
O
ff
s
e
ts
fo
r
DVB
-
C2
O
FD
M
Sy
s
te
m
s
.
IEE
E Ac
c
e
s
s
.
2
0
1
8
;
6
:
3
5
1
6
5
–
3
5
1
7
0
.
[1
4
]
Va
n
d
e
Be
e
k
J
J
,
Sa
n
d
e
l
l
M
,
Bö
rj
e
s
s
o
n
PO
.
M
L
e
s
t
i
m
a
ti
o
n
o
f
ti
m
e
a
n
d
fre
q
u
e
n
c
y
o
ff
s
e
t
i
n
O
FDM
s
y
s
te
m
s
.
IEEE
T
ra
n
s
a
c
ti
o
n
s
o
n
Si
g
n
a
l
Pro
c
e
s
s
i
n
g
s
.
1
9
9
7
;
4
5
(7
):
1
8
0
0
–
1
8
0
5
.
[1
5
]
W
a
n
g
PS,
L
i
n
D
W
.
On
M
a
x
i
m
u
m
-
L
i
k
e
l
i
h
o
o
d
Bl
i
n
d
Sy
n
c
h
r
o
n
i
z
a
ti
o
n
Ov
e
r
W
SSUS
Ch
a
n
n
e
l
s
f
o
r OFD
M
Sy
s
te
m
s
.
IEEE
Tra
n
s
a
c
t
i
o
n
s
o
n
Si
g
n
a
l
Pro
c
e
s
s
i
n
g
s
.
2
0
1
5
;
6
3
(1
9
):
5
0
4
5
–
5
0
5
9
.
[1
6
]
L
i
u
M
,
L
i
B,
G
e
J
.
Bl
i
n
d
E
s
ti
m
a
ti
o
n
fo
r
O
FDM
Fra
c
ti
o
n
a
l
Fre
q
u
e
n
c
y
O
ff
s
e
t
O
v
e
r
M
u
l
ti
p
a
th
Cha
n
n
e
l
s
.
Wi
re
l
e
s
s
Pe
rs
Co
m
m
u
n
.
2
0
1
4
;
7
9
(1
):
1
1
9
–
1
3
0
.
[1
7
]
Fu
s
c
o
T
,
T
a
n
d
a
M
.
Bl
i
n
d
s
y
n
c
h
ro
n
i
z
a
ti
o
n
fo
r
O
FDM
s
y
s
te
m
s
i
n
m
u
l
t
i
p
a
t
h
c
h
a
n
n
e
l
s
.
IEE
E
Tra
n
s
a
c
t
i
o
n
s
o
n
W
i
re
l
e
s
s
Co
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
s
.
2
0
0
9
;
8
(3
):
1
3
4
0
–
1
3
4
8
.
[1
8
]
Li
n
J
C.
M
a
x
i
m
u
m
-
l
i
k
e
l
i
h
o
o
d
fra
m
e
ti
m
i
n
g
i
n
s
ta
n
t
a
n
d
fre
q
u
e
n
c
y
o
ff
s
e
t
e
s
t
i
m
a
ti
o
n
fo
r
O
FDM
c
o
m
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
o
v
e
r
a
f
a
s
t
R
a
y
l
e
i
g
h
-
f
a
d
i
n
g
c
h
a
n
n
e
l
.
IEEE
Tra
n
s
a
c
ti
o
n
s
o
n
Ve
h
i
c
u
l
a
r
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
.
2
0
0
3
;
5
2
(4
)
:
1
0
4
9
–
1
0
6
2
.
[1
9
]
Chi
n
W
L
.
M
L
e
s
ti
m
a
t
i
o
n
o
f
t
i
m
i
n
g
a
n
d
fr
e
q
u
e
n
c
y
o
f
fs
e
ts
u
s
i
n
g
d
i
s
ti
n
c
ti
v
e
c
o
rr
e
l
a
t
i
o
n
c
h
a
ra
c
te
ri
s
t
i
c
s
o
f
O
FD
M
Si
g
n
a
l
s
o
v
e
r
d
i
s
p
e
r
s
i
v
e
fa
d
i
n
g
c
h
a
n
n
e
l
s
.
IEEE
Tra
n
s
a
c
t
i
o
n
s
o
n
Ve
h
i
c
u
l
a
r
Te
c
h
n
o
l
o
g
y
.
2
0
1
1
;
6
(2
):
4
4
4
–
4
5
6
.
[2
0
]
L
v
T
,
L
i
H,
C
h
e
n
J
.
J
o
i
n
t
Es
t
i
m
a
ti
o
n
o
f
Sy
m
b
o
l
T
i
m
i
n
g
a
n
d
Carri
e
r F
re
q
u
e
n
c
y
O
ff
s
e
t
o
f
O
F
D
M
Si
g
n
a
l
s
O
v
e
r F
a
s
t
T
i
m
e
-
V
a
ry
i
n
g
M
u
l
ti
p
a
th
Ch
a
n
n
e
l
s
.
IEEE
T
ra
n
s
Si
g
n
a
l
Pro
c
e
s
s
.
2
0
0
5
;
5
3
(1
2
):
4
5
2
6
–
4
5
3
5
.
[2
1
]
M
o
re
l
l
i
M
,
M
a
rc
h
e
tt
i
L
,
M
o
r
e
tt
i
M
.
M
a
x
i
m
u
m
L
i
k
e
l
i
h
o
o
d
Fre
q
u
e
n
c
y
Es
t
i
m
a
t
i
o
n
a
n
d
Pre
a
m
b
l
e
Id
e
n
t
i
fi
c
a
ti
o
n
i
n
O
FDM
A
-
b
a
s
e
d
W
i
M
AX
Sy
s
te
m
s
.
IEEE
Tra
n
s
Wi
re
l
e
s
s
Co
m
m
u
n
.
2
0
1
4
;
1
3
(
3
):
1582
–
1
5
9
2
.
[2
2
]
X
i
e
B,
Q
i
u
W
,
M
i
n
n
H.
Ex
a
c
t
s
i
g
n
a
l
m
o
d
e
l
a
n
d
n
e
w
c
a
rri
e
r
fr
e
q
u
e
n
c
y
o
ff
s
e
t
c
o
m
p
e
n
s
a
ti
o
n
s
c
h
e
m
e
fo
r
O
FD
M
.
IEEE
Tra
n
s
a
c
ti
o
n
s
o
n
Wi
re
l
e
s
s
Co
m
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
s
.
2
0
1
2
;
1
1
(
2
):
5
5
0
–
555.
[2
3
]
Zh
a
n
Q, M
i
n
n
H.
New I
n
te
g
e
r
Norm
a
l
i
z
e
d
Ca
rri
e
r F
r
e
q
ue
n
c
y
Offs
e
t
Es
t
i
m
a
to
rs
.
IEEE
Tra
n
s
a
c
ti
o
n
s
on
Si
g
n
a
l
Pro
c
e
s
s
i
n
g
s
.
2
0
1
5
;
6
3
(
1
4
):
3
6
5
7
–
3
6
7
0
.
[2
4
]
W
a
n
g
P
-
S,
L
i
n
D
W
.
M
a
x
i
m
u
m
-
L
i
k
e
l
i
h
o
o
d
Bl
i
n
d
Sy
n
c
h
ro
n
i
z
a
ti
o
n
fo
r
G
FDM
Sy
s
te
m
s
.
I
EEE
Si
g
n
a
l
Pro
c
e
s
s
L
e
tt
.
2
0
1
6
;
2
3
(
6
):
7
9
0
–
794.
[2
5
]
L
i
n
T
C,
Ph
o
o
n
g
SM
.
A
New
Cy
c
l
i
c
-
Pre
fi
x
Ba
s
e
d
Al
g
o
ri
th
m
fo
r
Bl
i
n
d
CFO
Es
t
i
m
a
ti
o
n
i
n
O
FDM
Sy
s
te
m
s
.
IEEE
Tra
n
s
Wi
re
l
e
s
s
Co
m
m
u
n
.
2
0
1
6
;
1
5
(
6
):
3
9
9
5
–
4008.
[2
6
]
G
a
o
F,
Ze
n
g
Y
,
Nal
l
a
n
a
t
h
a
n
A
,
Ng
T
-
S.
Rob
u
s
t
s
u
b
s
p
a
c
e
b
l
i
n
d
c
h
a
n
n
e
l
e
s
ti
m
a
t
i
o
n
fo
r
c
y
c
l
i
c
p
re
fi
x
e
d
M
I
M
O
O
FD
M
s
y
s
te
m
s
:
Al
g
o
ri
th
m
,
i
d
e
n
ti
f
i
a
b
i
l
i
ty
a
n
d
p
e
rf
o
rm
a
n
c
e
a
n
a
l
y
s
i
s
.
IEEE
J
Se
l
Are
a
s
Com
m
u
n
.
2
0
0
8
;
2
6
(2
)
:
3
7
8
–
3
8
8
.
[2
7
]
Cha
k
ra
b
o
rty
S,
S
e
n
D.
J
o
i
n
t
Es
ti
m
a
ti
o
n
o
f
T
i
m
e
,
Fr
e
q
u
e
n
c
y
O
ff
s
e
ts
,
a
n
d
Ch
a
n
n
e
l
G
a
i
n
s
w
i
th
ICIs
i
n
EF
M
u
l
ti
-
re
l
a
y
DM
I
M
O
-
O
FD
M
Sy
s
te
m
.
IEEE
Tra
n
s
a
c
ti
o
n
s
o
n
Ve
h
i
c
u
l
a
r
Te
c
h
n
o
l
o
g
y
.
2
0
1
7
;
6
6
(7
)
:
5822
–
5
8
3
8
.
[2
8
]
An
d
re
w
s
J
G
,
B
u
z
z
i
S,
Cho
i
W
,
Han
l
y
S,
L
o
z
a
n
o
A,
So
o
n
g
A
CK,
Zh
a
n
g
J
C.
W
h
a
t
W
i
l
l
5
G
Be
?
.
IE
E
E
J
o
u
rn
a
l
o
n
Se
l
e
c
t
e
d
Are
a
s
i
n
Com
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
s
.
2
0
1
4
;
3
2
(6
):
1
0
6
5
–
1
0
8
2
.
[2
9
]
Daw
o
o
d
AS,
M
a
l
e
k
F,
An
u
a
r
M
S,
Rah
i
m
HA.
En
h
a
n
c
e
m
e
n
t
th
e
Pe
r
fo
rm
a
n
c
e
o
f
O
FDM
b
a
s
e
d
o
n
M
u
l
ti
w
a
v
e
l
e
ts
Us
i
n
g
T
u
rb
o
C
o
d
e
s
.
TEL
KO
M
NIKA
Te
l
e
c
o
m
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
Com
p
u
ti
n
g
El
e
c
tro
n
i
c
s
a
n
d
Con
tro
l
.
2
0
1
5
;
1
3
(4
):
1225
–
1
2
3
2
.
[3
0
]
An
J
,
G
a
n
L
,
L
i
a
o
H.
A
n
o
n
-
d
a
t
a
-
a
i
d
e
d
a
l
g
o
ri
t
h
m
b
a
s
e
d
o
n
M
L
fo
r
O
FDM
s
y
n
c
h
ro
n
i
z
a
ti
o
n
.
In
te
rn
a
ti
o
n
a
l
Co
n
fe
re
n
c
e
o
n
E
l
e
c
tro
n
i
c
s
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
(I
CET
).
Che
n
g
d
u
.
2
0
1
8
:
1
–
6.
[3
1
]
Has
a
n
R
J
,
Ab
d
u
l
l
a
h
HN
.
C
o
m
p
a
r
a
ti
v
e
s
tu
d
y
o
f
s
e
l
e
c
te
d
s
u
b
c
a
rr
i
e
r
i
n
d
e
x
m
o
d
u
l
a
ti
o
n
O
FDM
s
c
h
e
m
e
s
.
TE
L
KO
M
NIKA
Te
l
e
c
o
m
m
u
n
i
c
a
ti
o
n
Com
p
u
ti
n
g
El
e
c
tro
n
i
c
s
a
n
d
Con
tr
o
l
.
2
0
1
9
;
1
7
(1
):
1
5
–
2
2
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.