Equalizadores Cegos Bayesianos Usando Algoritmo LMS com Passo Adaptativo

Alexandre Guedes de Melo, Ernesto Leite Pinto

DOI: 10.14209/sbrt.2000.5160199

Evento: XVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT2000)

Keywords:

Abstract

"Este artigo tem como ponto de partida dois esquemas de equaliza\u00e7\u00e3o cega propostos em [1], com caracter\u00edsticas de desempenho e complexidade computacional bem distintas[2]. Tais caracter\u00edsticas decorrem fundamentalmente dos algoritmos de filtragem adaptativa usados nestes equalizadores, LMS e KF (de \"Kalman Filter\"). Buscou-se ent\u00e3o um compromisso melhor entre complexidade e desempenho, atrav\u00e9s do estudo de uma m\u00e9trica de detec\u00e7\u00e3o cega de erros de equaliza\u00e7\u00e3o apresentada em [4] e de seu uso num esquema aqui proposto para ajuste de tamanho de passo do algoritmo LMS. \u00c9 feita uma compara\u00e7\u00e3o de resultados de simula\u00e7\u00e3o de desempenho entre os esquemas de equaliza\u00e7\u00e3o utilizando o LMS padr\u00e3o, o KF e o LMS proposto. Os resultados mostram uma melhora significativa no desempenho, em rela\u00e7\u00e3o ao LMS padr\u00e3o, e tamb\u00e9m na complexidade, relativa ao esquema com KF."

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