Igualación de canal no lineal mediante algoritmos kernelizados

En el presente Proyecto Fin de Carrera se aborda un estudio sobre la problemática de la igualación de canal bajo entornos no lineales variantes. Se examina el comportamiento de la versión kernelizada del algoritmo RLS, denominada KRLS, bajo un entorno de igualación de las citadas características. Para comprobar su comportamiento se desarrollan experimentos incrementales en complejidad en un marco de comparación con otros algoritmos basados en el estado del arte del problema: Redes neuronales, series de Volterra, algoritmos clasificadores, etc. . Dichos experimentos parten de canales estáticos, para acabar con canales dinámicos, aplicando tanto un entrenamiento con conocimiento de los datos de entrada, como un entrenamiento guiado por decisión.Ingeniería de Telecomunicació

A non linear adaptive filter for digital data communication

This paper presents a recursive time-varying adaptation step algorithm for updating the linear and quadratic coefficients vectors of a second-order Volterra filter. Simulations are carried in an equalization setup to compare the performance of this algorithm with other variable step least mean square (LMS) algorithms. The obtained results show that this algorithm brings substantial increase in the adaptation speed while keeping simplicity of the conventional LMS algorithm