GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images
Abstract
- L'égalisation de canaux de transmission numérique par filtrage de Kalman a déjà été proposée dans la littérature comme alternative à des techniques plus classiques. Cependant, cette solution n'est valable que dans le cas où les signaux sont gaussiens ce qui n'est pas toujours le cas. Partant d'une approximation d'une fonction de densité de probabilité conditionnelle de données à l'aide d'une somme pondérée de fonctions de densité de probabilités gaussiennes, nous proposons ici une nouvelle structure d'égaliseur constituée d'un réseau de filtres de Kalman opérant en parallèle. Nous montrons l'amélioration des performances apportées par cette nouvelle structure dans le cas de canaux de transmission linéaires sévères. Nous analysons le lien entre ce nouvel égaliseur et les égaliseurs bayésiens réalisés à l'aide de réseaux de fonctions de base radiales et récemment présentés dans la littérature
