Análise de Critérios de Equalização Cega Baseados em Aprendizagem por Teoria da Informação

Eduardo Kraszczuk, Aline Neves

DOI: 10.14209/sbrt.2013.5

Evento: XXXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT2013)

Keywords: Equalização cega SQD MSQD Correntropia

Abstract

Este artigo apresenta um estudo sobre os principais critérios baseados em aprendizagem por Teoria da Informação. Consideramos critérios que comparam as densidades de probabilidade dos sinais transmitidos e da saída do equalizador, e um critério que utiliza uma nova medida de correlação generalizada chamada correntropia. Tais métodos são particularmente interessantes quando consideramos a equalização de sinais correlacionados. Primeiramente analisamos o impacto dos parâmetros dos critérios sobre o desempenho dos algoritmos e em seguida comparamos os desempenhos dos algoritmos entre si. Discutimos também o desempenho dos algoritmos no contexto de sinais correlacionados.

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