A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Analysis of a Neural Detector Based on Self-Organizing Map in a 16 QAM System Análise de um detector neural baseado em mapa auto-organizado em um sistema 16 QAM

Hua LIN, Xiaoqiu WANG, Jianming LU, Takashi YAHAGI

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Resumo:

Um sinal sofre distorção não linear, linear e aditiva quando transmitido através de um canal. Equalizadores lineares são comumente usados ​​em receptores para compensar a distorção linear do canal. Como alternativa, novas estruturas de equalizador utilizando computação neural foram desenvolvidas para compensar a distorção não linear do canal. Neste artigo, propomos um detector neural baseado em mapa auto-organizado (SOM) em um sistema 16 QAM. O esquema proposto usa o algoritmo SOM e o detector símbolo por símbolo para formar um detector neural, e se adapta bem às mudanças nas condições do canal, incluindo distorções não lineares devido à propriedade de preservação da topologia do algoritmo SOM. De acordo com a análise teórica e os resultados da simulação computacional, o esquema proposto apresenta melhor desempenho que o equalizador linear tradicional quando enfrenta distorção não linear.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E84-B No.9 pp.2628-2634
Data de publicação
2001/09/01
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Dispositivos/Circuitos de Comunicação

autores

Palavra-chave