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Analysis of a Neural Detector Based on Self-Organizing Map in a 16 QAM System Analyse d'un détecteur neuronal basé sur une carte auto-organisée dans un système 16 QAM

Hua LIN, Xiaoqiu WANG, Jianming LU, Takashi YAHAGI

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Résumé:

Un signal souffre d’une distorsion non linéaire, linéaire et additive lorsqu’il est transmis via un canal. Les égaliseurs linéaires sont couramment utilisés dans les récepteurs pour compenser la distorsion linéaire du canal. Comme alternative, de nouvelles structures d'égaliseur utilisant le calcul neuronal ont été développées pour compenser la distorsion non linéaire du canal. Dans cet article, nous proposons un détecteur neuronal basé sur une carte auto-organisatrice (SOM) dans un système 16 QAM. Le schéma proposé utilise l'algorithme SOM et le détecteur symbole par symbole pour former un détecteur neuronal. Il s'adapte bien aux conditions changeantes du canal, y compris aux distorsions non linéaires, en raison de la propriété de préservation de la topologie de l'algorithme SOM. Selon l'analyse théorique et les résultats de la simulation informatique, le schéma proposé s'avère avoir de meilleures performances que l'égaliseur linéaire traditionnel face à une distorsion non linéaire.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E84-B No.9 pp.2628-2634
Date de publication
2001/09/01
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Appareils/Circuits de communication

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