Novos paradigmas para equalização e identificação de canais baseados em estruturas não-lineares e algoritmos evolutivos / News paradigms for channel equalization and identification based on nonlinear structures and evolutionary algorithms

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

O objetivo deste trabalho é investigar a aplicação de estruturas não-lineares e de técnicas de otimização baseadas em computação evolutiva a problemas de equalização e identificação de canal. O relato se divide em duas partes: a primeira voltada à análise dos fundamentos do problema de filtragem, e a segunda, à apresentação de novas abordagens para sua solução. A primeira parte, inaugurada pelas noções primordiais de comunicação, abrange os diferentes aspectos do projeto de um filtro. Permeia toda a exposição uma idéia fundamental: o estabelecimento de um paradigma genérico de filtragem adaptativa. Na segunda parte, apresentamos contribuições originais que se encaixam de diversas formas no espírito desse paradigma. Os problemas abordados são: equalização linear cega, equalização e pré-distorção baseadas em redes neurais, identificação cega, identificação de plantas recursivas, busca cega do receptor de máxima verossimilhança e equalização não-linear cega baseada em predição. Tais propostas, além de possuírem um valor intrínseco, podem ser entendidas como um corpus de evidências da validade das idéias unificadoras pertencentes ao arcabouço teórico erigido

ASSUNTO(S)

neural networks (computer science) sistemas difusos volterra series series de fuzzy systems algoritmos geneticos volterra genetic algorithms digital filters (mathematics) redes neurais (computação) identificação de sistemas filtros digitais (matematica) system identification digital filters (mathematics)

ACESSO AO ARTIGO

Documentos Relacionados