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dc.creatorMendes Filho, Joãopt_BR
dc.date.accessioned2016-03-15T19:37:53Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:37Z
dc.date.available2008-06-09pt_BR
dc.date.available2020-05-28T18:08:37Z
dc.date.issued2007-01-24pt_BR
dc.identifier.citationMENDES FILHO, João. Sobre equalizadores autodidatas de decisão realimentada aplicados a sistemas multiusuário. 2007. 118 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2007.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24364
dc.description.abstractDue to the growing demand for mobile communications, adaptive equalizers play an important role for enhancing the efficiency of data transmission. In this scenario, the Decision Feedback Equalizer (DFE) stands out. It presents a favorable tradeoff between computational cost and efficient behavior, mainly when compared to Linear Transversal Equalizer. In this work, the blind adaptation of DFE is investigated for the single and multiuser cases. In the single user case, the perfect equalization conditions for the DFE are revisited, considering the absence of noise and feedback of correct decisions. Assuming the joint blind adaptation of the DFE's feedforward and feedback filters, two stochastic gradient algorithms are also revisited. The first is based on the Constant Modulus cost function, subjected to a constraint to avoid degenerate solutions. The second considers the minimization of a cost function that takes into account the probability density function of the equalizers's output. This latter, known in the literature as the Soft Decision-Directed (SDD) algorithm, was proposed for the recovery of signals based on the Quadrature Amplitude Modulation (QAM). From the division of the complex plane into regions containing 4-QAM type constellations, we propose a modification in the SDD algorithm based on the centers of these regions. The resulting algorithm presents a more favorable tradeoff between convergence rate and computational cost. Moreover, in order to mitigate the steady-state mean-square error, we consider concurrent algorithms based on the previous mentioned. As a core of this dissertation, the perfect equalization conditions and the remarked algorithms are extended to the multiuser case. Simulation results point out that the Modified SDD algorithm and its concurrent adaptation with the constrained Constant Modulus Algorithm present advantages in terms of convergence rate for the blind adaptation of DFE in the recovering of QAM signals.eng
dc.description.sponsorshipFundo Mackenzie de Pesquisapt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectcomunicação móvelpor
dc.subjectequalizador de decisão realimentadapor
dc.subjecttransmissão de dadospor
dc.subjectsistema multiusuáriopor
dc.subjectmobile communicationeng
dc.subjectdecision feedback equalizereng
dc.subjectdata transmissioneng
dc.subjectmultiuser systemseng
dc.titleSobre equalizadores autodidatas de decisão realimentada aplicados a sistemas multiusuáriopor
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
dc.publisher.programEngenharia Elétricapor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.countryBRpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.description.resumoDevido à crescente demanda por comunicações móveis, equalizadores adaptativos autodidatas desempenham um importante papel na melhoria da eficiência da transmissão de dados. Nesse cenário, destaca-se o equalizador de decisão realimentada (DFE - Decision Feedback Equalizer), que apresenta um compromisso favorável entre custo computacional e comportamento eficiente, principalmente quando comparado ao equalizador linear transversal. Neste trabalho, a adaptação autodidata do DFE é investigada tanto no caso mono quanto no multiusuário. Considerando o caso monousuário, revisitam-se as condições de equalização perfeita com o DFE, assumindo realimentação de decisões corretas e ausência de ruído. Revisitam-se também dois algoritmos do gradiente estocástico para adaptação autodidata conjunta dos filtros direto e de realimentação do DFE. O primeiro é baseado na função custo do Módulo Constante com uma restrição imposta, a fim de se evitar soluções degeneradas. O segundo considera a minimização de uma função custo que leva em conta a função densidade de probabilidade do sinal de saída do equalizador. Este último, conhecido na literatura como algoritmo de Decisão Direta Suave (SDD - Soft Decision-Directed), foi proposto para recuperação de sinais com modulação do tipo QAM (Quadrature Amplitude Modulation). A partir da divisão do espaço complexo em regiões contendo constelações do tipo 4-QAM, é proposta uma modificação ao algoritmo SDD baseada nos centros dessas regiões. O algoritmo resultante apresenta uma relação mais favorável entre velocidade de convergência e complexidade computacional. Ainda com o intuito de mitigar o erro quadrático resultante da adaptação autodidata, considera-se a utilização de algoritmos concorrentes baseados nos algoritmos supracitados. Como cerne desta dissertação, as condições de equalização perfeita e os algoritmos abordados são estendidos para o caso multiusuário. Resultados de simulações evidenciam que o algoritmo SDD modificado e sua adaptação concorrente com o algoritmo do Módulo Constante com restrição apresentam vantagens em termos de velocidade de convergência para adaptação autodidata do DFE na recuperação de sinais do tipo QAM.por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7281614721737231por
dc.contributor.advisor1Silva, Magno Teófilo Madeira dapt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4652455948599690por
dc.contributor.referee1Monteiro, Luiz Henrique Alvespt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1820487447148268por
dc.contributor.referee2Nascimento, Vitor Heloizpt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0649922817353021por
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3869/Joao%20Mendes%20Filho.pdf.jpg*
dc.bitstream.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/1450/1/Joao%20Mendes%20Filho.pdf


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