| Processo: | 12/24835-1 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Vigência: | 01 de março de 2013 - 28 de fevereiro de 2015 |
| Área do conhecimento: | Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações |
| Pesquisador responsável: | Magno Teófilo Madeira da Silva |
| Beneficiário: | Magno Teófilo Madeira da Silva |
| Instituição Sede: | Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Pesquisadores associados: | Jerónimo Arenas Garcia ; João Mendes Filho ; Marcio Eisencraft ; Maria das Dores dos Santos Miranda ; Vitor Heloiz Nascimento |
| Assunto(s): | Sistema de comunicação Processamento de sinais Processamento de imagens Filtros elétricos adaptativos Algoritmos adaptativos Deconvolução Equalização |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Algoritmos Adaptativos | Combinações de algoritmos adaptativos | Desconvolução autodidata | Equalização de canais de comunicação | Procesamento de imagens | Sistemas de comunicação baseados em caos | Processamento de Sinais |
Resumo
Combinações de filtros operando em paralelo têm sido usadas para melhorar o desempenho de filtros adaptativos no que tange à escolha dos parâmetros fixos dos filtros, à capacidade de tracking, à estabilidade, à solução em regime, à inicialização, entre outros fatores. Embora muitos resultados relacionados a esse assunto tenham sido publicados na literatura, ainda há alguns problemas em aberto que serão abordados neste projeto de pesquisa. Dentre eles, destacam-se: (i) a combinação de dois filtros NLMS (normalized least mean square) com diferentes ordens para cancelamento de eco acústico esparso;(ii) a análise do transitório da combinação convexa; (iii) a redução do custo computacional da combinação; (iv) a comparação das combinações convexa, afim e linear em diferentes cenários; e(v) o uso da combinação afim em processamento adaptativo distribuído com aplicações em redes de sensores. Um outro assunto que se pretende abordar neste projeto é a utilização de algoritmos de equalização autodidata de sinais QAM (quadrature amplitude modulation) para restauração de imagens. Alguns trabalhos na literatura propõem o uso do algoritmo do módulo constante (CMA - constant modulus algorithm) para desconvolução autodidata de imagens. No entanto, seu desempenho não é satisfatório pelo fato dos pixels da imagem não representarem um sinal de módulo constante. Neste trabalho, pretende-se utilizar algoritmos autodidatas eficientes na recuperação de sinais de módulo não constante para restauração de imagens.Por fim, pretende-se estudar a equalização em sistemas de comunicação baseados em caos. Devido à falta de robustez do sincronismo caótico, uma simples atenuação pode impedir a comunicação. Por isso, o equalizador exerce um papel fundamental nesses sistemas. Inicialmente, pretende-se estender o algoritmo NLMS para adaptar o equalizador e posteriormente, buscar uma solução autodidata. (AU)
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