Orientador: Dalton Soares Arantes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T02:12:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Castro_FernandoCesarComparside_D.pdf: 5144903 bytes, checksum: 2e6a700874214362f79e59f4c5ff4bc0 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: O algoritmo CMA (Constata Modulus Algorithm) é reconhecido como o algoritmo mais amplamente utilizado em equalização autodidata de canais. Entretanto, a função de custo do algoritmo CMA exibe mínimos locais, o que freqüentemente conduz a problemas de convergência. Esta tese propõe o Equalizador Concorrente, no qual um equalizador LMS (Least Mean Square) opera cooperativamente com um equalizador CMA, controlado através de um elo nâo-lÍnear que depende do estado a priori do sistema. Os resultados de simulação utilizando modulação M-QAM mostraram que o Equalizador Concorrente apresenta uma sensibilidade muito mais baixa a mínimos locais do que apresenta a abordagem CMA / Abstract: The Constant Modulus Algorithm {CMA) is recognized as the most widely used algorithm in blind channel equalization practice. However, the CMA cost function exhibits local minima, which often leads to ill-convergence. This thesis proposes the Concurrent Equalizer, in which a Least Mean Square (LMS) equalizer operates cooperatively with a CMA equalizer, controlled through a non-linear link that depends on the system a priori state. Simulation results using M-QAM signalling have shown that the Concurrent Equalizer presents a much lower sensitivity to local minima than the CMA approach / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: João Marcos Travassos Romano, Francisco Rodrigo Porto Cavalcanti / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T00:19:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cavalcante_CharlesCasimiro_D.pdf: 8652621 bytes, checksum: bf432c4988b60a8e2465828f4f748b47 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Esta tese é dedicada ao estudo de tecnicas de separação cega de fontes aplicadas ao contexto de processamento multiusuario em comunicações digitais. Utilizando estrategias de estimação da função de densidade de probabilidade (fdp), são propostos dois metodos de processamento multiusuario que permitem recuperar os sinais transmitidos pela medida de similaridade de Kullback-Leibler entre a fdp dos sinais a saida do dispositivo de separação e um modelo parametrico que contem as caracteristicas dos sinais transmitidos. Alem desta medida de similaridade, são empregados diferentes metodos que garantem a descorrelação entre as estimativas das fontes de tal forma que os sinais recuperados sejam provenientes de diferentes fontes. E ainda realizada a analise de convergencia dos metodos e suas equivalencias com tecnicas classicas resultando em algumas importantes relações entre criterios cegos e supervisionados, tais como o criterio proposto e o criterio de maxima a posteriori. Estes novos metodos aliam a capacidade de recuperação da informação uma baixa complexidade computacional. A proposição de metodos baseados na estimativa da fdp permitiu a realização de um estudo sobre o impacto das estatisticas de ordem superior em algoritmos adaptativos para separação cega de fontes. A utilização da expansão da fdp em series ortonormais permite avaliar atraves dos cumulantes a dinamica de um processo de separação de fontes. Para tratar com problemas de comunicação digital e proposta uma nova serie ortonormal, desenvolvida em torno de uma função de densidade de probabilidade dada por um somatorio de gaussianas. Esta serie e utilizada para evidenciar as diferenças em relação ao desempenho em tempo real ao se reter mais estatisticas de ordem superior. Simulações computacionais são realizadas para evidenciar o desempenho das propostas frente a tecnicas conhecidas da literatura em varias situações de necessidade de alguma estrategia de recuperação de sinais / Abstract: This thesis is devoted to study blind source separation techniques applied to multiuser processing in digital communications. Using probability density function (pdf) estimation strategies, two multiuser processing methods are proposed. They aim for recovering transmitted signal by using the Kullback-Leibler similarity measure between the signals pdf and a parametric model that contains the signals characteristics. Besides the similarity measure, different methods are employed to guarantee the decorrelation of the sources estimates, providing that the recovered signals origin from different sources. The convergence analysis of the methods as well as their equivalences with classical techniques are presented, resulting on important relationships between blind and supervised criteria such as the proposal and the maximum a posteriori one. Those new methods have a good trade-off between the recovering ability and computational complexity. The proposal os pdf estimation-based methods had allowed the investigation on the impact of higher order statistics on adaptive algorithms for blind source separation. Using pdf orthonormal series expansion we are able to evaluate through cumulants the dynamics of a source separation process. To be able to deal with digital communication signals, a new orthonormal series expansion is proposed. Such expansion is developed in terms of a Gaussian mixture pdf. This new expansion is used to evaluate the differences in real time processing when we retain more higher order statistics. Computational simulations are carried out to stress the performance of the proposals, faced to well known techniques reported in the literature, under the situations where a recovering signal strategy is required. / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica