Comparação entre algoritmos de identificação não-assistida de canais de comunicação baseados em estatística de segunda ordem.

• Ano de defesa: 2002
• Autor(a) principal: Bordin Júnior, Claudio José
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Algorithms; Algoritmos; Comunicações digitais; Digital communications; Estatísticas de ordem; Order statistics; Robustez; Robustness
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-29082024-150036/

Esta dissertação discorre sobre técnicas recentes de redução dos efeitos deletérios da interferência intersimbólica (ISI) sobre o desempenho de sistemas de comunicação digital. As técnicas abordadas são do tipo não-assistido (ou cego), isto é, que, ao contrário das abordagens clássicas, prescindem de seqüências de treinamento. O foco do estudo foi o uso de estatísticas de segunda ordem para determinação de parâmetros descritivos de canais de comunicação. O estudo foi dividido em duas etapas envolvendo (a) algoritmos baseados na decomposição em subespaços da matriz de autocorrelação do sinal recebido, a saber, os algoritmos de Moulines et al. (SS), o de Baccalá e Roy (BR) e o Minimum Noise Subspace (MNS) para os quais mostramos serem os algoritmos BR e SS equivalentes em determinadas situações; isto permitiu interpretar o algoritmo MNS em termos do algoritmo BR. e (b) algoritmos baseados em predição linear (LP). A motivação do estudo destes últimos foi a observação de que aos primeiros falta robustez a erros na determinação da ordem do canal a identificar. Em conclusão: os algoritmos LP são mais robustos à sobrestimação da ordem do canal, embora seu desempenho seja pior em média quando a ordem do canal é conhecida exatamente.