Simulation Et Egalisation Adaptative Des Canaux de Transmission » książka
Simulation Et Egalisation Adaptative Des Canaux de Transmission
ISBN-13: 9786131545887 / Francuski / Miękka / 2018 / 172 str.
L''A(c)galisation adaptative des canaux radio-mobiles est rA(c)alisA(c)e par rA(c)seaux neuronaux RBFNN et RBFNN- DF. Une architecture pour l''A(c)galiseur RBFNN-DF est proposA(c)e, elle se caractA(c)rise par une rA(c)duction du nombre des neurones de la couche cachA(c)e. Un algorithme de classification non-supervisA(c) est proposA(c), il se caractA(c)rise par sa convergence rapide et ses bonnes performances. L''apprentissage des paramA]tres seuils et poids de connexions, est rA(c)alisA(c) par des algorithmes d''apprentissage basA(c)s descente de gradient. Ces algorithmes utilisent deux critA]res d''optimisation, l''EQM et le TEB, et deux modes d''apprentissage, le gradient stochastique, et le gradient total, ainsi qu''un troisiA]me mode on- line proposA(c) combinant les avantages de deux modes (rapiditA(c), stabilitA(c) de convergence, et faible occurrences des minimums locaux). Une analyse comparative des performances obtenues, dans le cas d''un canal non-linA(c)aire et non stationnaire, des diffA(c)rents A(c)galiseurs est rA(c)alisA(c)e. Les A(c)galiseurs proposA(c)s, sont ensuite, testA(c)s sur un modA]le TDL dont les paramA]tres ont A(c)tA(c) totalement dA(c)terminA(c)s, conformA(c)ment aux donnA(c)es dA(c)crites par les standards de tA(c)lA(c)communications GSM et UMTS
Légalisation adaptative des canaux radio-mobiles est réalisée par réseaux neuronaux RBFNN et RBFNN- DF. Une architecture pour légaliseur RBFNN-DF est proposée, elle se caractérise par une réduction du nombre des neurones de la couche cachée. Un algorithme de classification non-supervisé est proposé, il se caractérise par sa convergence rapide et ses bonnes performances. Lapprentissage des paramètres seuils et poids de connexions, est réalisé par des algorithmes dapprentissage basés descente de gradient. Ces algorithmes utilisent deux critères doptimisation, lEQM et le TEB, et deux modes dapprentissage, le gradient stochastique, et le gradient total, ainsi quun troisième mode on- line proposé combinant les avantages de deux modes (rapidité, stabilité de convergence, et faible occurrences des minimums locaux). Une analyse comparative des performances obtenues, dans le cas dun canal non-linéaire et non stationnaire, des différents égaliseurs est réalisée. Les égaliseurs proposés, sont ensuite, testés sur un modèle TDL dont les paramètres ont été totalement déterminés, conformément aux données décrites par les standards de télécommunications GSM et UMTS
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