Equalização não-linear de canais de comunicação.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Magno Teófilo Madeira da
Data de Publicação: 2001
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-03072001-162729/
Resumo: É investigado o uso de redes neurais aplicadas à equalização de canais de comunicação, sendo consideradas três tipos de redes: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) e RNN (Recurrent Neural Network). Os equalizadores não-lineares baseados nestas redes foram comparados com o equalizador linear transversal e com os equalizadores ótimos segundo os critérios de Bayes e da máxima verossimilhança. Nestas comparações foram utilizados um alfabeto binário e um quaternário transmitidos em modelos de canais cuja resposta ao pulso unitário é finita. Além das versões usuais de equalizadores, foram consideradas versões com realimentação de decisões sempre que isso se mostrou adequado. O treinamento desses equalizadores foi feito de forma supervisionada, ou seja, na fase de treinamento a seqüência de símbolos transmitida era conhecida no receptor. Além disso, foi realizado um estudo comparativo dos algoritmos de treinamento das redes. Neste âmbito, foi obtido um algoritmo do tipo acelerador para o treinamento de redes MLP. Com o intuito de se obter uma estrutura não-linear menos complexa e mais flexível, foi proposto ainda um equalizador híbrido constituído de uma combinação do equalizador linear e da rede RNN que faz uso de realimentação de decisões. Resultados de simulações indicam que o seu uso pode ser vantajoso tanto para canais não-lineares como lineares.
id USP_fca3106c9f89e257a8b371375bd9405a
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-03072001-162729
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Equalização não-linear de canais de comunicação.Non-linear equalization on communication channels.adaptive algorithmsalgoritmos adaptativosequalização não-linearneural networksnon-linear equalizationredes neurais artificiaisÉ investigado o uso de redes neurais aplicadas à equalização de canais de comunicação, sendo consideradas três tipos de redes: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) e RNN (Recurrent Neural Network). Os equalizadores não-lineares baseados nestas redes foram comparados com o equalizador linear transversal e com os equalizadores ótimos segundo os critérios de Bayes e da máxima verossimilhança. Nestas comparações foram utilizados um alfabeto binário e um quaternário transmitidos em modelos de canais cuja resposta ao pulso unitário é finita. Além das versões usuais de equalizadores, foram consideradas versões com realimentação de decisões sempre que isso se mostrou adequado. O treinamento desses equalizadores foi feito de forma supervisionada, ou seja, na fase de treinamento a seqüência de símbolos transmitida era conhecida no receptor. Além disso, foi realizado um estudo comparativo dos algoritmos de treinamento das redes. Neste âmbito, foi obtido um algoritmo do tipo acelerador para o treinamento de redes MLP. Com o intuito de se obter uma estrutura não-linear menos complexa e mais flexível, foi proposto ainda um equalizador híbrido constituído de uma combinação do equalizador linear e da rede RNN que faz uso de realimentação de decisões. Resultados de simulações indicam que o seu uso pode ser vantajoso tanto para canais não-lineares como lineares.Equalization of communication channels using neural networks is investigated by considering three kinds of networks: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) and RNN (Recurrent Neural Network). The performance of the nonlinear equalizers based on these networks are compared with the linear transversal equalizer and the optimal equalizers given by the bayesian and maximum likelihood criteria. Binary and quaternary alphabets are used and transmitted over finite pulse response channel models. Decision feedback is considered whenever it is worthwhile. The training of these equalizers is considered in the supervised form and a comparison of some training algorithms has been performed. In this scope, a new algorithm based on parameter acceleration is introduced for the training of MLP networks. Moreover, a hybrid equalizer composed of a linear transversal equalizer and a RNN network is proposed. It is a simple and flexible nonlinear structure making use of decision feedback. imulation results show that it may be advantageously used to equalize linear and nonlinear channels.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGerken, MaxSilva, Magno Teófilo Madeira da2001-04-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-03072001-162729/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:08:16Zoai:teses.usp.br:tde-03072001-162729Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:08:16Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Equalização não-linear de canais de comunicação.
Non-linear equalization on communication channels.
title Equalização não-linear de canais de comunicação.
spellingShingle Equalização não-linear de canais de comunicação.
Silva, Magno Teófilo Madeira da
adaptive algorithms
algoritmos adaptativos
equalização não-linear
neural networks
non-linear equalization
redes neurais artificiais
title_short Equalização não-linear de canais de comunicação.
title_full Equalização não-linear de canais de comunicação.
title_fullStr Equalização não-linear de canais de comunicação.
title_full_unstemmed Equalização não-linear de canais de comunicação.
title_sort Equalização não-linear de canais de comunicação.
author Silva, Magno Teófilo Madeira da
author_facet Silva, Magno Teófilo Madeira da
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Gerken, Max
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Magno Teófilo Madeira da
dc.subject.por.fl_str_mv adaptive algorithms
algoritmos adaptativos
equalização não-linear
neural networks
non-linear equalization
redes neurais artificiais
topic adaptive algorithms
algoritmos adaptativos
equalização não-linear
neural networks
non-linear equalization
redes neurais artificiais
description É investigado o uso de redes neurais aplicadas à equalização de canais de comunicação, sendo consideradas três tipos de redes: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) e RNN (Recurrent Neural Network). Os equalizadores não-lineares baseados nestas redes foram comparados com o equalizador linear transversal e com os equalizadores ótimos segundo os critérios de Bayes e da máxima verossimilhança. Nestas comparações foram utilizados um alfabeto binário e um quaternário transmitidos em modelos de canais cuja resposta ao pulso unitário é finita. Além das versões usuais de equalizadores, foram consideradas versões com realimentação de decisões sempre que isso se mostrou adequado. O treinamento desses equalizadores foi feito de forma supervisionada, ou seja, na fase de treinamento a seqüência de símbolos transmitida era conhecida no receptor. Além disso, foi realizado um estudo comparativo dos algoritmos de treinamento das redes. Neste âmbito, foi obtido um algoritmo do tipo acelerador para o treinamento de redes MLP. Com o intuito de se obter uma estrutura não-linear menos complexa e mais flexível, foi proposto ainda um equalizador híbrido constituído de uma combinação do equalizador linear e da rede RNN que faz uso de realimentação de decisões. Resultados de simulações indicam que o seu uso pode ser vantajoso tanto para canais não-lineares como lineares.
publishDate 2001
dc.date.none.fl_str_mv 2001-04-25
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-03072001-162729/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-03072001-162729/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815256639165431808