Um estudo sobre técnicas de equalização autodidata. - Magno Teófilo Madeira da Silva (2005)
Neste trabalho, investigam-se técnicas autodidatas baseadas em estatísticas de ordem superior, aplicadas à equalização de canais de comunicação. Inicialmente, obtém-se um intervalo do passo de adaptação que assegura a convergência do algoritmo do Módulo Constante com o gradiente exato. Algoritmos como o CMA (Constant Modulus Algorithm) e o SWA (Shalvi-Weinstein Algorithm) são revisitados e suas capacidades de tracking analisadas, utilizando-se uma relação de conservação de energia. Além disso, é proposto um algoritmo autodidata denominado AC-CMA (Accelerated Constant Modulus Algorithm) que utiliza a segunda derivada (aceleração") da estimativa dos coeficientes. Esse algoritmo pode apresentar um compromisso mais favorável entre complexidade computacional e velocidade de convergência que o CMA e o SWA. Esses resultados são estendidos para o caso multiusuário. Através de simulações, os algoritmos são comparados e as análises de convergência e tracking validadas. Considerando o DFE (Decision Feedback Equalizer) no caso monousuário com o critério do módulo constante, é proposto um algoritmo concorrente que evita soluções degeneradas e apresenta um desempenho melhor do que os existentes na literatura. Com o intuito de evitar propagação de erros, é proposta uma estrutura híbrida que utiliza uma rede neural recorrente na malha de realimentação. Resultados de simulações indicam que seu uso pode ser vantajoso para canais lineares e não-lineares.