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Type: TESE
Title: Desenvolvimento e analise de novos algoritmos preditivos para equalização cega
Author: Lopes, Renato da Rocha, 1972-
Advisor: Romano, João Marcos Travassos, 1960-
Romano, João Marcos Travassos
Abstract: Resumo: Nesta tese serão estudadas algumas técnicas de equalização cega para um canal de comunicações. Serão abordadas principalmente as técnicas que se baseiam na teoria de predição linear e que, por isto, são chamadas técnicas preditivas de equalização cega. Inicialmente, será discutida a necessidade de um equalizador em um sistema de comunicações digitais, bem como as vantagens e desvantagens dos equalizadores cegos quando comparados aos equalizadores tradicionais. Em seguida, serão apresentadas algumas técnicas clássicas de equalização cega. Os princípios das técnicas preditivas de equalização cega serão, então, estudados e serão apresentados algoritmos adaptativos para os equalizadores preditivos. Estes algoritmos se baseiam no método do gradiente (LMS). Após esta apresentação inicial, a técnica preditiva de equalização cega baseada na equalização de magnitude e fase será estudada em maior profundidade. Nesta técnica, um preditor IIR é usado para corrigir as distorções que o canal provoca na magnitude do espectro de freqüência do sinal transmitido, enquanto que um filtro passa-tudo não linear é usado para corrigir as distorções de fase provocadas pela cascata do canal com o preditor IIR. Para esta estrutura, serão apresentados dois novos algoritmos, baseados nas técnicas de mínimos quadrados (RLS, do inglês Recursive Least Squares) e de Gauss-Newton (GN). Será feito em seguida um estudo teórico do equalizador de fase e dos algoritmos adaptativos propostos para esta estrutura. Será provado que os critérios de minimização associados ao equalizador de fase são unimodais e que os algoritmos propostos de fato convergem para este mínimo. Finalmente, simulações demonstrarão o bom desempenho desta técnica preditiva de equalização cega

Abstract: In this work, the blind equalization of a communication channel will be considered. The work will focus on the discussion of blind equalization techniques that are based on linear prediction theory. These are called predictive techniques for blind equalization. Firstly, the need for an equalizer in a communication system will be discussed, as well as the advantages and disadvantages of blind equalizers as opposed to supervised ones. Some traditional blind equalization techniques will be presented. Then, the principIes of predctive blind equalization techniques will be studied, and some adaptive algorithms for predictive equalizers will be presented. These algorithms are based on the steepest descent method (LMS). After this introductory presentation, this work will focus on a predictive technique based on magnitude and phase equalization. In this technique, a linear IIR preditor is used to compensate for the magnitude distortion caused by the channel, and a non-linear all-pass filter is used to compensate for the phase distortion introduced by the cascade of the channel and the predictor. Two new adaptive algorithms for this structure will be presented, one based on the least-squares method (RLS, Recursive Least Squares) and another one based on the Gauss-Newton method (GN). Some theoretical analysis of both the phase equalizer and the algorithms for this structure will then be carried on. It will be shown that the minimization criterion associated with the phase equalizer is unimodal. Furthermore, it will be shown that the proposed algorithms do converge to a point where they equalize the channel. Finnaly, some simulation results will confirm the effectiveness of these algorithms
Subject: Filtros adaptativos
Comunicações digitais
Algoritmos
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 1997
Appears in Collections:FEEC - Dissertação e Tese

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