Técnicas de ecualización ciega de canal utilizando algoritmos adaptativos

Resumen

En este artículo se presenta un estudio de la ecualización ciega de canal o autodidacta utilizando algoritmos
adaptativos, los que permitan una detección adecuada de señales que viajan a través del canal, mitigando los errores producidos por interferencia intersimbólica y el ruido. El método de ecualización ciega estudiado utiliza estadísticas de orden superior de la señal transmitida para calcular la señal de error y así estimar los datos recibidos. Los algoritmos propuestos utilizados en ecualización ciega, generalmente conocidos como algoritmos autodidactas que ofrecen mejor desempeño en condiciones reales, optimizando la capacidad del canal, se muestran en el desarrollo del artículo. Entre ellos se encuentran el CMA (constant modulus Algorithm) Godard (1980), algoritmo de decisión directa de lucky (1966), algoritmo de Sato (1975), el algoritmo LMS (Least Mean Square) autodidacta, entre otros. De estos algoritmos se caracteriza el LMS, debido a su bajo costo computacional aunque ofrece una velocidad de convergencia relativamente lenta y el CMA, el cual es computacionalmente más complejo, sin embargo, ofrece una estimación de los datos relativamente próxima a los símbolos transmitidos. También se realizan comparaciones con respecto a la velocidad de convergencia y el grado de robustez en la estimación de errores para los algoritmos simulados