Simulation Et Egalisation Adaptative Des Canaux de Transmission

L'?galisation adaptative des canaux radio-mobiles est r?alis?e par r?seaux neuronaux RBFNN et RBFNN- DF. Une architecture pour l'?galiseur RBFNN-DF est propos?e, elle se caract?rise par une r?duction du nombre des neurones de la couche cach?e. Un algorithme de classification non-supervis? est propos?, il se caract?rise par sa convergence rapide et ses bonnes performances. L'apprentissage des param?tres seuils et poids de connexions, est r?alis? par des algorithmes d'apprentissage bas?s descente de gradient. Ces algorithmes utilisent deux crit?res d'optimisation, l'EQM et le TEB, et deux modes d'apprentissage, le gradient stochastique, et le gradient total, ainsi qu'un troisi?me mode on- line propos? combinant les avantages de deux modes (rapidit?, stabilit? de convergence, et faible occurrences des minimums locaux). Une analyse comparative des performances obtenues, dans le cas d'un canal non-lin?aire et non stationnaire, des diff?rents ?galiseurs est r?alis?e. Les ?galiseurs propos?s, sont ensuite, test?s sur un mod?le TDL dont les param?tres ont ?t? totalement d?termin?s, conform?ment aux donn?es d?crites par les standards de t?l?communications GSM et UMTS

Author: Collectif

Publisher: Omniscriptum

Publication Date: Feb 28, 2018

Number of Pages: 172 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 613154588X

ISBN-13: 9786131545887