Análise do desempenho de algoritmos de equalização cega baseados em ITL com Kernel Epanechnikov
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFABC |
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Resumo: | Orientadora: Profa. Dra. Aline de Oliveira Neves Panazio |
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Análise do desempenho de algoritmos de equalização cega baseados em ITL com Kernel EpanechnikovAPRENDIZAGEM BASEADO NA TEORIA DA INFORMAÇÃOEQUALIZAÇÃO CEGAKERNEL NÃO GAUSSIANOINFORMATION-TEORETHIC LEARNINGBLIND QUALIZATIONNON GAUSSIAN KERNELPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA INFORMAÇÃO - UFABCOrientadora: Profa. Dra. Aline de Oliveira Neves PanazioDissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2018.Este trabalho propõe a incorporação de uma nova visão na configuração e na eficiência de algoritmos de equalização cega de sinais, baseados em conceitos de teoria da informação. Tradicionalmente os critérios baseados em ITL (Information Theoretic Learning) utilizam em sua formulação um kernel Gaussiano, dada sua simplicidade, já que a função exponencial é facilmente integrável e fácil de calcular. No entanto dependendo da característica do sinal e do sistema sendo estudado, outros kernels talvez sejam mais indicados. A partir deste contexto, buscando ampliar o estudo destes algoritmos e contribuir com melhorias no desempenho dos mesmos, foi efetuado um estudo comparativo da eficiência da utilização do kernel Epanechnikov aplicado a algoritmos de equalização cega baseados em ITL. Através de técnicas de modelagem e simulação, efetuamos uma análise comparativa da performance de alguns critérios de ITL configurados com kernel Gaussiano e kernel Epanechnikov, considerando cenários de simulação em que os algoritmos clássicos não possuem bom desempenho. Como resultado foi observado que, em determinadas condições, tais quais com situações com sinais BPSK ou com o algoritmo da baseado na medida da correntropia, existe uma melhoria no desempenho dos algoritmos quando é utilizado o kernel Epanechnikov.The purpose of this research is the development of an analytical approach related to the configuration of blind signal equalization criteria based on the concepts of information theory. Traditionally, the ITL (Information Theoretic Learning) based criteria, adopts in the algorithm equation a Gaussian kernel, given its simplicity, since it is an exponential function easily to integrate and to calculate, but dependent on the characteristics of the signal processed and of the system of the application, other kernels may be recommended. In this context, seeking to broaden the study of these algorithms and contribute with improvements the area of research, was developed a comparative analysis of the efficiency of the Epanechnikov kernel applied to a blind equalization algorithms based on ITL. By means of modeling and simulation techniques, we intend to do a comparative analysis of the performance of some ITL algorithms configured with the Epanechnikov and Gaussian, considering simulation scenarios where the classical algorithms do not perform well. As a result, was observed that under certain conditions, such as situations with BPSK signals or with the algorithm based on the measurement of correntropy, there is an improvement in the performance of the algorithms when using the Epanechnikov kernel.Panazio, Aline de Oliveira NevesBoccato, LevySuyama, RicardoMartins, Elayne Trefiglio de Souza2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf99 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=111287http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=111287&midiaext=76499http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=111287&midiaext=76500Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=111287porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-03-21T13:19:14Zoai:BDTD:111287Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-03-21T13:19:14Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false |
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