Ecualización difusa adaptativa basada en agrupamiento por neuronas para canales de comunicación no lineales y variantes en el tiempo
Este artículo presenta una aproximación para la ecualización de canales no lineales variantes en el tiempo, basada en sistemas difusos y entrenamiento de neuronas individuales. El método tiene dos etapas: la primera usa aprendizaje supervisado, con el fin de estimar los estados del canal y proveer u...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- article
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/25624
- Acceso en línea:
- http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/2034
http://hdl.handle.net/10554/25624
- Palabra clave:
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| Summary: | Este artículo presenta una aproximación para la ecualización de canales no lineales variantes en el tiempo, basada en sistemas difusos y entrenamiento de neuronas individuales. El método tiene dos etapas: la primera usa aprendizaje supervisado, con el fin de estimar los estados del canal y proveer una sintonía inicial de los parámetros del ecualizador difuso, y la segunda ajusta dinámicamente al ecualizador para seguir el comportamiento variante del canal por medio de aprendizaje no supervisado. La propuesta se compara con una red de base radial sobre la ecualización de un canal de comunicaciones variante en el tiempo reportado previamente en la literatura. Los experimentos se llevan a cabo por medio de simulaciones de Monte Carlo. Los resultados muestran que el método propuesto tiene un mejor desempeño que una red de base radial en términos de la tasa de bits erróneos de un sistema de comunicación. |
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