Submitted by Eduarda Figueiredo (eduarda.ffigueiredo@ufpe.br) on 2015-03-06T15:14:54Z No. of bitstreams: 2 Tese - Issac.pdf: 1699623 bytes, checksum: 0b927be3b372049f2ce08bca320becfc (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-06T15:14:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Issac.pdf: 1699623 bytes, checksum: 0b927be3b372049f2ce08bca320becfc (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-11-22 / FAPEAM / Esta tese apresenta uma medida de complexidade computacional para códigos convolucionais adequada para receptores que implementam o algoritmo de Viterbi em software. A definição desta complexidade envolve a determinação do número de operações aritméticas executadas em um módulo de treliça durante a decodificação, a implementação destas em uma arquitetura de processadores digitais de sinais e a avaliação do respectivo custo computacional de cada operação. Na sequência, esta medida é utilizada para avaliar o impacto do seccionamento do módulo de treliça mínimo. Um conjunto de regras é introduzido para construir padrões de seccionamento que resultem em estruturas de treliça mais compactas e regulares e de mesma complexidade da treliça mínima, constituindo uma alternativa de interesse em aplicações práticas. Finalmente, este trabalho apresenta um método para a construção do módulo de treliça mínimo para codificadores convolucionais sistemáticos recursivos adotados em esquemas turbo. Esta abordagem contribui para a redução da complexidade de decodificação de um decodificador turbo típico operando com codificadores constituintes de taxas altas. Uma busca de códigos é realizada e obtém-se um refinamento da relação complexidade de decodificação versus distância livre efetiva do código turbo.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcos Almeida do Amaral.pdf: 924821 bytes, checksum: 9688a401b13ea6bec24b0af1024abf72 (MD5) Previous issue date: 2011-02-01 / Communications have achieved great development on several fronts over the years. Among these, the communication using chaotic signals has been object of growing interest among researchers due to the characteristics of spread spectrum and hard detection. However these techniques still have inferior performance in comparison to conventional methods in non-ideal channels. To contribute do the solution of this problem, statistical estimation algorithms have been applied to the detection of the transmitted signal. The objective of this thesis is to study a communication system using chaotic carriers and reception with maximum likelihood (ML-CSK - Maximum Likelihood Chaos Shift Keying). For this, the application of Viterbi algorithm in chaotic modulation signals is investigated. As the previously proposed algorithms offer only good performance to signals generated by maps that present well-behaved probability density, a new technique was designed based on analysis of the map characteristics, obtained numerically through a training vector. The results of performed simulations assure the applicability and the good performance of the proposed innovations. / As comunicações têm alcançado grande desenvolvimento em várias frentes ao longo dos anos. Dentre estas, a comunicação utilizando sinais caóticos vêm sendo objeto de crescente interesse por parte dos pesquisadores devido às características de espalhamento espectral e difícil detecção. Entretanto estas técnicas ainda apresentam um desempenho inferior em comparação com os métodos convencionais em canais não ideais. Para contornar este problema, algoritmos estatísticos de estimação vêm sendo aplicados na detecção dos sinais transmitidos. O objetivo desta dissertação é estudar um sistema de comunicação utilizando portadoras caóticas e recepção com máxima verossimilhança (ML-CSK - Maximum Likelihood Chaos Shift Keying). Para isto, a aplicação do algoritmo de Viterbi em sistemas de modulação por sinais caóticos é investigada. A partir da constatação de que os algoritmos propostos anteriormente só apresentam bom desempenho para sinais gerados por mapas que apresentam densidade de probabilidade bem comportada, uma nova técnica foi concebida baseada no levantamento das características do mapa, obtidas numericamente através de um vetor de treinamento. Os resultados das simulações executadas atestam a aplicabilidade e o bom desempenho das inovações propostas.