Efectos de la ecualización ciega de canal utilizando el algoritmo acelerador regresivo versión ɣ

We present a blind channel equalization scheme, applied to ɣ version regressive acceleration algorithm, which uses self-taught equalization techniques to study the characteristics of both, the second and the higher order moments for the transmitted signal, used to calculate the signal of error and thus, to make an optimal estimation of the transmitted symbols. This way, simulations of the obtained results are done in comparison with the algorithms based on the stochastic gradient and with the Bussgang algorithms. The results of that simulations show how, using the regressive acceleration algorithm version ɣ, a better detection of transmitted bits and higher convergence speeds are obtained, with a minimum mean square error.Se presenta un esquema de ecualización ciega de canal, donde se aplica el algoritmo acelerador regresivo versión ɣ, el cual utiliza las técnicas de ecualización autodidacta que estudian las características de los momentos de segundo orden y de orden superior de la señal transmitida, usados para calcular la señal de error, con el fin de realizar una óptima estimación de los símbolos transmitidos. Con ello se simulan los resultados obtenidos en comparación con los algoritmos basados en el gradiente estocástico y en los algoritmos de Bussgang. Los resultados de las simulaciones muestran que, utilizando el algoritmo acelerador regresivo versión ɣ, se obtiene una mejor detección de los bits trasmitidos y mayores velocidades de convergencia, con un error cuadrático medio mínimo

AVANCES HACIA CONMUTACIÓN Y ENRUTAMIENTO COMPLETAMENTE ÓPTICOS EN REDES TIPO CORE

RESUMEN En la última década Internet ha tenido un crecimiento exponencial en el número de usuarios nuevos haciendo que las expectativas en cuanto a la calidad del servicio recibido sean evaluadas constantemente. Estas y otras exigencias constituyen la problemática principal que se relaciona con el comportamiento y desempeño en la infraestructura de las redes de acceso y tipo core definidas como soporte para las denominadas redes de próxima generación o NGN con orientación “todo IP”, es así como las propuestas en cuanto al soporte óptico desarrolladas hasta el momento, no aseguran que los resultados de su despliegue sean satisfactorios. Las redes ópticas surgen como una de las tecnologías más prometedoras para cubrir la demanda en cuanto a ancho de banda, capacidad de la red, calidad de servicio y desempeño. Lo anterior se soporta en el hecho del gran número de investigaciones que se están llevando a cabo por parte de Universidades, empresas y grupos alrededor del mundo respecto a las telecomunicaciones ópticas. OBS y OPS (conmutación óptica de ráfagas y de paquetes, respectivamente) son los avances con mayor relevancia en la actualidad prometiendo una red tipo core adaptable a los requerimientos de los servicios y a los cambios en la infraestructura de la red. Los avances más recientes en estas tecnologías aseguran un mejor aprovechamiento de la infraestructura óptica existente y por desplegar, asegurando procesos completamente ópticos (conmutación y enrutamiento) con retardos mínimos jamás alcanzados hasta ahora. PALABRAS CLAVES: Redes de Próxima Generación, Conmutación Óptica de Paquetes, Conmutación Óptica de Ráfagas, Calidad de Servicio y Dominio Óptico.  ANALYTICAL SUMMARY In the last decade Internet has experienced an explosive growth due to numbers of new users as well as their expectations to quality of receiving services. These changes are major problem in core networks and the technology used so far does not assure satisfying results. Optical networks have emerged as a promising technology to fulfill growing demands on networks capacity, Quality of Service and performance. Moreover, a wide variety of technologies of fiber communication and networking are focus of research in optical telecommunication domain. Optical Packet/ Burst Switching Network (OPS/OBS) is a promising technology to present and future core networks due to best network utilization and adaptability to changes in the network infrastructure (core network).  KEYWORDS: Next Generation Networks, Optical Packet and Burst Switching, Quality of Service and Optical domain

Técnicas de ecualización ciega de canal utilizando algoritmos adaptativos

This paper presents a study of channel blind or autodidact equalization using adaptive algorithms that allow adequatedetection of signals that travel through the channel, mitigating the errors produced by intersymbol interference and noise. Thestudied blind equalization method uses higher order statistics of the transmitted signal to calculate the error signal and thusestimate the received data. The proposed algorithms used in blind equalization, generally known as self-taught algorithms thatoffer better performance in real conditions, optimizing channel capacity, are shown in the development of the article. Amongthem are the CMA (Constant modulus Algorithm) Godard (1980), Lucky’s direct decision algorithm (1966), Sato’s algorithm(1975), the self-taught Least Mean Square algorithm, among others. From these algorithms the LMS is characterized, due to itslow computational cost, although it offers a relatively slow convergence speed and the CMA, which is computationally morecomplex, nevertheless offers a data estimate relatively close to the transmitted symbols. Comparisons are also made withrespect to the speed of convergence and the degree of robustness in the estimation of errors for the simulated algorithms.En este artículo se presenta un estudio de la ecualización ciega de canal o autodidacta utilizando algoritmosadaptativos, 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 simulado

Análisis de señales emg superficiales y su aplicación en control de prótesis de mano

Las señales Electromiográficas Superficiales (EMGS) son fuente de información muy apropiada para el control de dispositivos virtuales como las prótesis de mano. Las razones para utilizar estas señales obedece a diferentes aspectos tales como: facilidad para recolectar muestras, respeto por la integridad de la persona quien utiliza la prótesis, reutilización de una persona a otra, y fácil remoción para efectos de mantenimiento y calibración. En este artículo, se presenta una revisión de las técnicas más utilizadas en análisis y extracción de características discriminantes de las señales motoras EMGs con fines de aplicación en el control de prótesis virtuales de mano; haciendo énfasis en la evolución de las técnicas temporales clásicas a las técnicas espectrales más recientes basadas en transformadas wavelets, y su aceptación para procesar este tipo de señales según su desempeño en la clasificación y ejecución de movimientos sobre la prótesis. Así mismo, se hace referencia de los trabajos más recientes de desarrollo e investigación en el campo del procesamiento de señales biomédicas EMGs y sus aplicaciones en control mioeléctrico

Detección Espectral Indirecta para un Radar Pulsante Wavelet

In this article we propose a simple distance estimation based on a pulsed radar system. The method consists of sending periodic signals formed from an orthogonal wavelet family and measuring the echo’s delay produced by the target in a domain different than the temporal one. The results of the simulations show an acceptable precision in the determination of the distance, avoiding the complex methods of synchronization, filtering and decision, used in traditional pulsed radars.En este artículo proponemos una estimación de distancia simple soportada en un sistema de radar de pulso. El método consiste en enviar señales periódicas formadas a partir de una familia wavelet ortogonal y la medida del atraso del eco producido por el albo e un dominio diferente al temporal. Los resultados de las simulaciones muestran una precisión aceptable en la determinación de la distancia, evitando los métodos complejos de sincronización, filtrado y decisión, utilizados en radares de pulso tradicionale

Detección Espectral Indirecta para un Radar Pulsante Wavelet

In this article we propose a simple distance estimation based on a pulsed radar system. The method consists of sending periodic signals formed from an orthogonal wavelet family and measuring the echo’s delay produced by the target in a domain different than the temporal one. The results of the simulations show an acceptable precision in the determination of the distance, avoiding the complex methods of synchronization, filtering and decision, used in traditional pulsed radars.En este artículo proponemos una estimación de distancia simple soportada en un sistema de radar de pulso. El método consiste en enviar señales periódicas formadas a partir de una familia wavelet ortogonal y la medida del atraso del eco producido por el albo e un dominio diferente al temporal. Los resultados de las simulaciones muestran una precisión aceptable en la determinación de la distancia, evitando los métodos complejos de sincronización, filtrado y decisión, utilizados en radares de pulso tradicionale

Desempeño de un Sistema de Comunicación Digital Empleando Codificación de Línea

En el área de las telecomunicaciones es importante analizar el impacto del tipo de codificación de canal sobre el sistema de comunicación digital, estos sistemas emplean técnicas de procesamiento digital de señales que incorporan elementos hardware para crear sistemas de comunicación fiables y de alto rendimiento. Con ayuda de los criterios y la teoría de las comunicaciones, los dispositivos hardware ayudan a estudiar y analizar el comportamiento físico de las señales. Existe una gran variedad de herramientas tanto software como hardware a nivel académico, que permiten validar los conceptos de un sistema de comunicación digital y su funcionamiento, en este artículo se expone el análisis de desempeño de la implementación sobre hardware reconfigurable de diferentes esquemas básicos de codificación de línea, mediante el uso de las herramientas Simulink, System Generator; las curvas de desempeño a nivel de BER y la Eficiencia Espectral. Los esquemas de codificación presentaron una BER similar al comportamiento teórico, y los códigos de línea Polares, Unipolares, Bipolares y Diferenciales, tienen igual desempeño en todas las pruebas, sin embargo, la eficiencia espectral varía para cada código analizado de forma independiente, el uso de la energía en cada tipo de codificación también varía de acuerdo con su complejidad

A parameter-acelerating algorithm.

No campo do processamento digital de sinais e em especial da filtragem adaptativa, procura-se continuamente algoritmos que sejam rápidos e simples. Neste contexto, este trabalho apresenta o estudo de novos algoritmos de tempo discreto denominados algoritmos aceleradores (completo, regressivo e progressivo), obtidos a partir da discretização de um algoritmo de tempo contínuo baseado no ajuste da segunda derivada (aceleração) da estimativa dos parâmetros. Destes algoritmos optou-se por estudar mais aprofundadamente os algoritmos aceleradores progressivo e regressivo, devido respectivamente a sua menor complexidade computacional e ao seu desempenho. Para este estudo e análise foram escolhidos como base de comparação os algoritmos LMS e NLMS. Isto porque estes algoritmos estão entre os mais usados e, assim como os algoritmos aceleradores, podem ser obtidos a partir da discretização de algoritmos de tempo contínuo através dos métodos de Euler progressivo e regressivo respectivamente. A análise do algoritmo progressivo mostrou que seu desempenho é inferior ao do algoritmo LMS. Visando diminuir a complexidade computacional do algoritmo acelerador regressivo, foi obtido um novo algoritmo: o versão g. Assim a análise focou-se no algoritmo acelerador regressivo versão g, o qual apresentou um desempenho bom quando comparado no desajuste e no tracking com o algoritmo NLMS, mostrando um melhor compromisso entre velocidade de convergência e variância das estimativas. Este bom desempenho foi comprovado por análises teóricas, por simulações e através da aplicação deste algoritmo na equalização de um canal variante no tempo.In the digital signal processing field and specially in adaptive filtering, there is a constant search for algorithms both simple and with good performance. This work presents new discrete-time algorithms called accelerating algorithms (APCM and ARg), obtained through the discretization of a continuous-time algorithm that uses the second derivate (acceleration) to adjust the parameter estimates. We provide theoretical analyses for both algorithms, finding expressions for the mean and mean-square errors in the parameter estimates. In addition, we compare the performance of the accelerating algorithms with LMS and NLMS. The analysis of the APCM algorithm showed that its performance is inferior to that of the LMS algorithm. On the other hand, the ARg algorithm presented good performance when compared in terms of misadjustment and tracking with the NLMS algorithm, showing a better compromise between convergence speed and variance of the estimates. This better performance was proven by theoretical analyses, by simulations and through the application of this algorithm to the equalization of a time-variant channel

Entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremo con el algoritmo acelerador

This paper presents a new algorithm for training neural networks fed back not one hidden layer which combines the properties of the end machine learning algorithm with AR? occurs. The proposed algorithm has low computational complexity and tests show a high performance in terms of generalization.En este artículo se presenta un nuevo algoritmo para el entrenamiento de redes neuronales no realimentadas de una sola capa oculta el cual combina las propiedades de la máquina de aprendizaje extremo con las del algoritmo AR?. El algoritmo propuesto presenta una baja complejidad computacional y las pruebas realizadas muestran un alto desempeño en términos de generalización