Técnicas de modelagem e pré-distorção utilizando FPGA

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Corrêa Júnior, Luiz Antônio
• Orientador(a): Silveira, Daniel Discini
• Banca de defesa: Silva, Marco José da , Medeiros, Alvaro Augusto Machado de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Faculdade de Engenharia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: FPGA; Identificação de sistemas; Pré-Distorção; Processamento de sinais; Pre-distortion; Signal processing; System identification
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/6887

Esta dissertação descreve, inicialmente, um sistema implementado em FPGA para a geração de modulações digitais. Posteriormente, descreve uma plataforma capaz de realizar a estimação de modelos com coeficientes lineares e demonstra aplicações de pré-distorção. O trabalho começa com uma breve visão sobre os conceitos básicos envolvidos na dissertação. É descrito como se comportam os sinais e os sistemas no domínio discreto, é feito um resumo sobre o que é um FPGA e, após isso, são analisadas figuras de mérito, ferramentas matemáticas utilizadas para medir a qualidade dos modelos. No capítulo 3, é apresentada uma ferramenta em FPGA capaz de gerar sinais com diversas modulações digitais que serão utilizadas na identificação e pré-distorção. No capítulo 4 é abordado a construção e validação de um algoritmo de estimação eficiente utilizando o método de Mínimos Quadrados. A identificação de um filtro, utilizando um sinal de trem de impulsos, é mostrado na seção 4.2. A resposta do filtro no domínio da frequência é comparada com a resposta medida por um equipamento comercial, onde os resultados mostram que o modelo obtido representa bem um filtro real. A criação de um modelo de pré-distorção é mostrado no capítulo 5. A qualidade do modelo é avaliada por quatro Figuras de Mérito diferentes. As conclusões sobre o trabalho e as pesquisas futuras são apresentadas no último capítulo.