Une méthode d'egalisation aveugle robuste aux caractéristiques de propagation

Nous proposons un nouvel algorithme d'égalisation aveugle robuste aux caractéristiques de propagation du canal. L'approche combine la robustesse au manque de disparité de l'algorithme CMA dans le contexte spatio-temporel avec de la diversité de retard, de façon à disposer d'une famille d'égaliseurs Mutuellement Référencés (MR) associés aux différents bassins d'attractions qui correspondent à des retards distincts. Nous montrons que l'algorithme permet ainsi d'extraire l'égaliseur qui minimise l'erreur quadratique moyenne (EQM) dans un contexte de bruit additif. On peut aussi espérer qu'il permet, dans les situations de manque de disparité, au minimum d'ouvrir l'oeil du canal

Minima du critère Module Constant pour un canal AR

Dans cette contribution on s'intéresse à la caractérisation des minima du critère Module Constant (MC) pour un canal Auto Régressif (AR) particulier. Le résultat principal montre la colinéarité stricte entre l'ensemble des minima du critère MC (locaux et globaux) et les solutions de Wiener de même retard. En montrant que les solutions sous-optimales ont pour origines un effet comparable à une sous-modélisation de l'égaliseur, nous pouvons ainsi unifier des résultats a priori contradictoires qui permettent d'expliquer la présence de minima locaux. Ce résultat intègre comme cas particulier l'exemple bien connu de minimum local décrit par Ding et al [1]

Spatio-temporal equalizability under channel noise and loss of disparity

La plupart des algorithmes adaptatifs pour l'égalisation aveugle ont été proposés et étudiés en l'absence de bruit. Profitant de récents résultats analytiques sur l'égalisation spatio-temporelle, nous étudions l'effet du bruit de canal sur les performances de l'égalisation. L'égalisabilité du canal en présence de bruit est quantifiée en termes de puissance d'erreur entrée / sortie. Ceci fournit une borne minimale d'erreur à partir de laquelle une comparaison de la robustesse des performances d'algorithmes adaptatifs peut être effectuée. En particulier, le compromis réalisé par l'algorithme de Godard entre l'égalisation parfaite et l'amplification de la puissance du bruit sera mis en évidence

Closed Form Expression Of Emse For Bussgang Equalization With Spatio-Temporal Diversity

Bussgang algorithms are a class of simple stochastic gradient type solutions for blind channel equalization. In this contribution we investigate the degradation of performance in the source estimation resulting from the stochastic jitter around the stationary points of Bussgang algorithms (which correspond to the equalizers of the channel). More precisely, we derive a closed form approximation of the Excess Mean Square Error (EMSE) defined as the variance of the jitter which depends on the effects of the channel characteristics, the source distribution and the non-linearity used in the update equation. The analysis is performed in a context of spatiotemporal channel diversity involving a single-input/multiple outputs data model