Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TiagoFBS_DISSERT.pdf: 1617004 bytes, checksum: 989c53485329a28af611291f87ca09f0 (MD5) Previous issue date: 2014-02-28 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Nowadays, optic fiber is one of the most used communication methods, mainly due to the fact that the data transmission rates of those systems exceed all of the other means of digital communication. Despite the great advantage, there are problems that prevent full utilization of the optical channel: by increasing the transmission speed and the distances involved, the data is subjected to non-linear inter symbolic interference caused by the dispersion phenomena in the fiber. Adaptive equalizers can be used to solve this problem, they compensate non-ideal responses of the channel in order to restore the signal that was transmitted. This work proposes an equalizer based on artificial neural networks and evaluates its performance in optical communication systems. The proposal is validated through a simulated optic channel and the comparison with other adaptive equalization techniques / A fibra ?ptica ? um dos meios de comunica??o mais utilizados atualmente, principalmente devido ao fato da taxa de transmiss?o de dados desses sistemas excederem as de todos os outros meios de comunica??o digital. Apesar desta grande vantagem, existem problemas que impedem o total aproveitamento do canal ?ptico: com o aumento da velocidade de transmiss?o e das dist?ncias envolvidas, os dados ficam sujeitos a interfer?ncia intersimb?lica n?o linear, causada pelos fen?menos de dispers?o na fibra ?ptica. Para solucionar esse problema podem ser utilizados equalizadores adaptativos, que compensam respostas n?o ideais do canal, com o intuito de restaurar o sinal que foi transmitido. Neste trabalho apresentamos uma proposta de equalizador baseado em redes neurais artificiais e avaliamos seu desempenho em sistemas de comunica??o ?ptica. A proposta ? validada em um canal ?ptico simulado e comparada a outras t?cnicas de equaliza??o adaptativa

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Joao Mendes Filho.pdf: 3436374 bytes, checksum: c1e27ed8da5440d5715cdfb24bb7aa6a (MD5) Previous issue date: 2007-01-24 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Due 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. / Devido 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.