An adaptive filtering algorithm with parameter acceleration

Gerken, M.; Pait, Felipe; Jojoa, Pablo

doi:10.1109/icassp.2000.861847

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“…Foi também desenvolvido um algoritmo para treinamento de redes MLP baseado no algoritmo Acelerador [5], [6], [7], utilizado em filtragem adaptativa linear. Este algoritmo também foi utilizado no treinamento de redes RBF.…”

Section: Tópicos Abordados Nesta Dissertaçãounclassified

“…As deduções dos três primeiros podem ser encontradas em [1], as modificações introduzidas no algoritmo EF-LSL em [2] e a dedução do algoritmo Acelerador em [5] e [6]. Tabelas dos mesmos e números de operações por iteração estão mostrados nas sub-seções seguintes.…”

Section: Equalizador Linear Transversal (Lte)unclassified

“…O algoritmo Acelerador foi obtido a partir da discretização por três formas distintas de um algoritmo de tempo contínuo utilizado em controle adaptativo [6], [4]. Como pode ser visto em [5] e [6] a discretização feita pelo método de Euler reverso apresentou o melhor desempenho levando em conta a complexidade computacional e a estabilidade.…”

Section: Algoritmo Acelerador Para Filtragem Linearunclassified

“…Como pode ser visto em [5] e [6] a discretização feita pelo método de Euler reverso apresentou o melhor desempenho levando em conta a complexidade computacional e a estabilidade.…”

Section: Algoritmo Acelerador Para Filtragem Linearunclassified

“…Suas operações necessárias por iteração são mostradas na Tabela 2.4 sendo µ o passo de aprendizagem, [6] e [7]. Considerando sinais reais, a complexidade computacional deste algoritmoé de 6M + 3 multiplicações, 5M somas e 1 divisão por iteração.…”

Section: Algoritmo Acelerador Para Filtragem Linearunclassified

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Equalização não-linear de canais de comunicação.

Silva¹

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Section: Tópicos Abordados Nesta Dissertaçãounclassified

Section: Equalizador Linear Transversal (Lte)unclassified

Section: Algoritmo Acelerador Para Filtragem Linearunclassified

“…Como pode ser visto em [5] e [6] a discretização feita pelo método de Euler reverso apresentou o melhor desempenho levando em conta a complexidade computacional e a estabilidade.…”

Section: Algoritmo Acelerador Para Filtragem Linearunclassified

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Equalização não-linear de canais de comunicação.

Silva¹

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Um estudo sobre técnicas de equalização autodidata.

Silva¹

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Agradecimentos Meus agradecimentos ao Prof. Max Gerken, que me orientou com grande competência científica durante o mestrado e dois anos do doutorado. Obrigado Max, pela orientação cuidadosa, discussões técnicas valiosas, confiança, segurança e amizade. A minha orientadora, Profa. Maria D. Miranda, pela orientação rigorosa, extrema dedicação e preocupação constante com o desenvolvimento do trabalho. Suas críticas e sugestões tiveram uma importância fundamental. Agradeço também pela paciência, confiança, amizade e preocupação com a minha carreira. Ao Prof. Vítor H. Nascimento, pelas sugestões e discussões técnicas enriquecedoras. Ao Prof. Luiz A. Baccalá, pelo apoio constante.Ao Prof. J. R. C. Piqueira, pelo apoio e pelas sugestões dadas no exame de qualificação. Ao Prof. Phillip M. S. Burt, pela leitura meticulosa da tese e pelas sugestões interessantes. A toda minha família, em especial aos meus pais Maria e Maciel, pelo amor incondicional e permanente incentivo. Ao amigo Eduardo F. Camacho, pelo companheirismo e pela convivência agradável. A todos os colegas do Laboratório de Comunicações e Sinais, em especial ao amigo Pablo E. Jojoa, pelo apoio e pela convivência. A Fundação de Amparoà Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), pelo financiamento deste trabalho. i Resumo Neste trabalho, investigam-se técnicas autodidatas baseadas em estatísticas de ordem superior, aplicadasà 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. ii Abstract The equalization of communication channels is addressed by using blind techniques based on higher order statistics. A step-size interval is obtained to ensure the convergence of Steepest-Descent Constant Modulus Algorithm. The Shalvi-Weinstein Algorithm (SWA) and Constant Modulus Algorithm (CMA) are rev...

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Um Algoritmo Acelerador para Treinamento de Redes Neuronais MLP

Silva¹,

Gerken²

2000

Anais Do XVIII Simpósio Brasileiro De Telecomunicações

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É apresentado um novo algoritmo para treinamento de redes neuronais do tipo Multilayer Perceptron. Ele é obtido a partir da discretizac ¸ão no tempo de um algoritmo de tempo contínuo baseado na acelerac ¸ão de parâmetros. Resultados de simulac ¸ões evidenciam que, às custas de um moderado aumento da complexidade computacional, o algoritmo proposto apresenta uma maior velocidade de convergência que o conhecido algoritmo Backpropagation. Além disso, apresenta uma complexidade computacional bastante menor do que algoritmos de treinamento baseados no método dos mínimos quadrados.Palavras-chaves-redes neuronais, algoritmos de treinamento, equalizac ¸ão. * Este trabalho foi financiado pela FAPESP 1 (proc. 99/00188-0) e CNPq 2 (proc. 300521/92-8).

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An adaptive filtering algorithm with parameter acceleration

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Equalização não-linear de canais de comunicação.

Equalização não-linear de canais de comunicação.

Um estudo sobre técnicas de equalização autodidata.

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