Sincronismo para sistemas de transmissão digital multiportadora baseado em redes neurais artificiais

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:53:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000396310-Texto+Completo-0.pdf: 1729266 bytes, checksum: 48934bc9869e2126987507a0889f7bce (MD5) Previous issue date: 2007 === Synchronization plays a crucial role on digital transmission due to its importance for the demo...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Ribeiro, Clóvis Rodrigo
Other Authors: Castro, Maria Cristina Felippetto de
Language:Portuguese
Published: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul 2013
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/10923/3193
id ndltd-IBICT-urn-repox.ist.utl.pt-RI_PUC_RS-oai-meriva.pucrs.br-10923-3193
record_format oai_dc
spelling ndltd-IBICT-urn-repox.ist.utl.pt-RI_PUC_RS-oai-meriva.pucrs.br-10923-31932018-05-23T23:54:18Z Sincronismo para sistemas de transmissão digital multiportadora baseado em redes neurais artificiais Ribeiro, Clóvis Rodrigo Castro, Maria Cristina Felippetto de ENGENHARIA ELÉTRICA REDES NEURAIS COMUNICAÇÃO DIGITAL COMUNICAÇÕES SEM FIO TELEVISÃO DIGITAL (ENGENHARIA ELETRÔNICA) SISTEMAS DIGITAIS (TELECOMUNICAÇÕES) Made available in DSpace on 2013-08-07T18:53:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000396310-Texto+Completo-0.pdf: 1729266 bytes, checksum: 48934bc9869e2126987507a0889f7bce (MD5) Previous issue date: 2007 Synchronization plays a crucial role on digital transmission due to its importance for the demodulation in the receiver. This paper proposes a new OFDM frame synchronization method based on a Radial Basis Function (RBF) Artificial Neural Network (ANN). We compare the new approach with the correlation method proposed by Shinsuke Hara and Ranjee Prasad for pilot symbols detection. The obtained results have shown a significant FSER (Frame Synchronization Error Rate) increase for any cyclic prefix. Um dos problemas de difícil solução em transmissão digital – e talvez o principal deles – é o sincronismo entre transmissor e receptor. Sem um sistema de sincronismo não é possível sequer iniciar o processo de demodulação no receptor. Abordaremos neste trabalho a utilização de Redes Neurais Artificiais do tipo RBF (Funções de Base Radial), para a solução de um aspecto deste problema – o sincronismo de frame em sistemas multiportadora, propondo, assim, um novo método de sincronismo que compararemos com o clássico método de sincronismo de frame por correlação. Os resultados demonstraram uma melhora considerável na FSER (Frame Synchronization Error Rate) do método proposto em relação ao método de sincronismo por correlação, para qualquer duração de intervalo de guarda (IG). 2013-08-07T18:53:25Z 2013-08-07T18:53:25Z 2007 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/10923/3193 por info:eu-repo/semantics/openAccess Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul Porto Alegre reponame:Repositório Institucional da PUC_RS instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul instacron:PUC_RS
collection NDLTD
language Portuguese
sources NDLTD
topic ENGENHARIA ELÉTRICA
REDES NEURAIS
COMUNICAÇÃO DIGITAL
COMUNICAÇÕES SEM FIO
TELEVISÃO DIGITAL (ENGENHARIA ELETRÔNICA)
SISTEMAS DIGITAIS (TELECOMUNICAÇÕES)
spellingShingle ENGENHARIA ELÉTRICA
REDES NEURAIS
COMUNICAÇÃO DIGITAL
COMUNICAÇÕES SEM FIO
TELEVISÃO DIGITAL (ENGENHARIA ELETRÔNICA)
SISTEMAS DIGITAIS (TELECOMUNICAÇÕES)
Ribeiro, Clóvis Rodrigo
Sincronismo para sistemas de transmissão digital multiportadora baseado em redes neurais artificiais
description Made available in DSpace on 2013-08-07T18:53:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000396310-Texto+Completo-0.pdf: 1729266 bytes, checksum: 48934bc9869e2126987507a0889f7bce (MD5) Previous issue date: 2007 === Synchronization plays a crucial role on digital transmission due to its importance for the demodulation in the receiver. This paper proposes a new OFDM frame synchronization method based on a Radial Basis Function (RBF) Artificial Neural Network (ANN). We compare the new approach with the correlation method proposed by Shinsuke Hara and Ranjee Prasad for pilot symbols detection. The obtained results have shown a significant FSER (Frame Synchronization Error Rate) increase for any cyclic prefix. === Um dos problemas de difícil solução em transmissão digital – e talvez o principal deles – é o sincronismo entre transmissor e receptor. Sem um sistema de sincronismo não é possível sequer iniciar o processo de demodulação no receptor. Abordaremos neste trabalho a utilização de Redes Neurais Artificiais do tipo RBF (Funções de Base Radial), para a solução de um aspecto deste problema – o sincronismo de frame em sistemas multiportadora, propondo, assim, um novo método de sincronismo que compararemos com o clássico método de sincronismo de frame por correlação. Os resultados demonstraram uma melhora considerável na FSER (Frame Synchronization Error Rate) do método proposto em relação ao método de sincronismo por correlação, para qualquer duração de intervalo de guarda (IG).
author2 Castro, Maria Cristina Felippetto de
author_facet Castro, Maria Cristina Felippetto de
Ribeiro, Clóvis Rodrigo
author Ribeiro, Clóvis Rodrigo
author_sort Ribeiro, Clóvis Rodrigo
title Sincronismo para sistemas de transmissão digital multiportadora baseado em redes neurais artificiais
title_short Sincronismo para sistemas de transmissão digital multiportadora baseado em redes neurais artificiais
title_full Sincronismo para sistemas de transmissão digital multiportadora baseado em redes neurais artificiais
title_fullStr Sincronismo para sistemas de transmissão digital multiportadora baseado em redes neurais artificiais
title_full_unstemmed Sincronismo para sistemas de transmissão digital multiportadora baseado em redes neurais artificiais
title_sort sincronismo para sistemas de transmissão digital multiportadora baseado em redes neurais artificiais
publisher Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
publishDate 2013
url http://hdl.handle.net/10923/3193
work_keys_str_mv AT ribeiroclovisrodrigo sincronismoparasistemasdetransmissaodigitalmultiportadorabaseadoemredesneuraisartificiais
_version_ 1718678057445752832