Um estudo sobre técnicas de equalização autodidata.

Autor(es)

Magno Teófilo Madeira da Silva

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: São Paulo.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP/BC)
• Data de defesa: 2005-01-17

Membros da banca

Maria das Dores dos Santos Miranda; Jose Carlos Moreira Bermudez; Phillip Mark Seymour Burt; Marcello Luiz Rodrigues de Campos; Vitor Heloiz Nascimento

• Orientador: Maria das Dores dos Santos Miranda

Resumo

Neste trabalho, investigam-se técnicas autodidatas baseadas em estatísticas de ordem superior, aplicadas à equalização de canais de comunicação. Inicialmente, obtém-se um intervalo do passo de adaptação que assegura a convergência do algoritmo do Módulo Constante com o gradiente exato. Algoritmos como o CMA (Constant Modulus Algorithm) e o SWA (Shalvi-Weinstein Algorithm) são revisitados e suas capacidades de tracking analisadas, utilizando-se uma relação de conservação de energia. Além disso, é proposto um algoritmo autodidata denominado AC-CMA (Accelerated Constant Modulus Algorithm) que utiliza a segunda derivada (“aceleração") da estimativa dos coeficientes. Esse algoritmo pode apresentar um compromisso mais favorável entre complexidade computacional e velocidade de convergência que o CMA e o SWA. Esses resultados são estendidos para o caso multiusuário. Através de simulações, os algoritmos são comparados e as análises de convergência e tracking validadas. Considerando o DFE (Decision Feedback Equalizer) no caso monousuário com o critério do módulo constante, é proposto um algoritmo concorrente que evita soluções degeneradas e apresenta um desempenho melhor do que os existentes na literatura. Com o intuito de evitar propagação de erros, é proposta uma estrutura híbrida que utiliza uma rede neural recorrente na malha de realimentação. Resultados de simulações indicam que seu uso pode ser vantajoso para canais lineares e não-lineares. (AU)

• Processo FAPESP: 00/12350-6 - Um estudo sobre técnicas de equalização autodidata
• Beneficiário: Magno Teófilo Madeira da Silva
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado