Aprendizagem autodidata: análise e aplicação em telecomunicações

• Processo: 02/01360-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2002
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2002
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: João Marcos Travassos Romano
• Beneficiário: Joao Batista Destro Filho
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Processamento de sinais Redes neurais (computação) Estatísticas de ordem Sistemas lineares Sistemas não lineares
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Filtragem Adaptativa | Filtragem Digital | Processamento De Sinais | Redes Neurais | Telecomunicacoes

Resumo

Este projeto objetiva analisar a aprendizagem autodidata em sistemas lineares e não-lineares, com base na teoria de estatísticas de ordem elevada (EOE) e na aproximação de Wiener-Volterra. O contexto deste projeto corresponde à desconvolução de sistemas através dos algoritmos de Bussgang, a qual será aplicada para a equalização de canais de comunicação. O objetivo principal consiste em desenvolver técnicas de aprendizagem não-supervisionada robustas aos problemas de mínimos locais, o que será realizado em duas etapas. Na primeira, será desenvolvida a base teórica fundamental, através da formalização do conceito de "abertura do olho" num contexto estocástico. Isto permitirá, durante a segunda etapa, a análise dos mínimos locais das principais funções de custo dos algoritmos de Bussgang. Os resultados teóricos serão validados por simulações computacionais, e também permitirão a proposição de métodos eficientes para a estimação autodidata do desempenho de equalizadores. (AU)