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Neste artigo são abordados critérios usados para resolver o problema da equalização cega também conhecida como autodidata. Consideram-se os critérios clássicos do módulo constante e o do Shalvi-Weinstein. Apresentaremos os principais resultados existentes na literatura e alguns resultados mais recentes, que dizem respeito ao estudo do algoritmo do módulo constante generalizado (GCMA) e à comparação entre os critérios citados e destes com o critério de Wiener. In this work, we study the criteria used to solve the blind equalization problem. Two approaches are considered in detail: the constant modulus and the Shalvi-Weinstein criteria. In the course of our exposition, a more recent and less studied technique, the generalized constant modulus criterion, is also discussed. Some of the most important results found in the literature are presented together with some recent contributions related to the comparison between blind criteria and between unsupervised techniques and the Wiener criterion.

Orientador: Helio Waldman Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas Resumo: Não informado. Abstract: Not informed. Mestrado Mestre em Engenharia Elétrica

Interference is a limiting factor of individual and global performance in wireless communication networks. In this work, two classical interference management techniques are studied: the transmission power control and the channel equalization. Three approaches are considered for distributed and opportunistic power control. The first one is based on static non-cooperative game theory and theories of iterative functions, providing a class of algorithms. In the second approach, we propose different algorithms derived from formulations and traditional solutions of H2 control and mixed H2/H-infinity control. Finally, we apply dynamic game theory to the problem for obtaining two new power control algorithms. The second part of the thesis, devoted to channel equalization, is divided into two topics. In the first one, we provide a "worst case" analysis for equalization delay by using concepts of non-cooperative game theory. In the second topic, we present two proposals for the combination of the desirable characteristics of H2 and H-infinity equalizers: a convex combination of the two filters and a scheme for adapting the robustness level of the H-infinity filter., L'interférence est un facteur de limitation de performance individuelle et globale dans les réseaux de communication sans fil. Dans ce travail, deux techniques classiques de gestion de l'interférence sont étudiées : le contrôle de puissance d'émission et l'égalisation du canal. Trois approches sont considérées pour Le contrôle de puissance décentralisé et opportuniste. La première est basée sur la théorie des jeux non-coopératifs statiques et les théories de fonctions itératives, d'où résulte la proposition d'une classe d'algorithmes. Dans la deuxième approche, nous proposons quelques algorithmes dérivés de formulations et de solutions traditionnelles de la commande H2 et de la commande mixte H2/H-infini. Finalement, nous appliquons la théorie des jeux dynamiques sur le problème, ce qui produit deux nouveaux algorithmes de contrôle de puissance. La deuxième partie de la thèse, où le problème d'intérêt est l'égalisation du canal, est divisée en deux thèmes. Dans le premier, nous développons une analyse de «pire cas» pour le retard d'égalisation par des concepts de la théorie des jeux non-coopératifs. Dans le deuxième thème, nous présentons deux approches pour la conjugaison des caractéristiques désirables des égaliseurs H2 et H-infini : une combinaison convexe des deux filtres et un schéma d'adaptation du niveau de robustesse du filtre H-infini.

Filtros adaptativos com resposta ao impulso infinita (IIR) podem substituir com vantagens aqueles com respostas ao impulso finitas (FIR). Entre estas vantagens está o seu reduzido número de parâmetros que leva a uma menor complexidade computacional na obtenção de respostas similares. Porém, a utilização de filtros adaptativos IIR apresenta alguns problemas práticos, sendo o mais destacado sua convergência lenta. Este problema aparece principalmente quando algoritmos baseados no gradiente são utilizados para a adaptação dos coeficientes do filtro. A abordagem baseada na teoria de realização balanceada de sistemas, previamente utilizada para se analizar filtros com entrada branca, se mostrou uma ferramenta útil para entender o que faz com que um filtro convirja lentamente. Este método já foi aplicado com sucesso na análise de filtros adaptativos IIR com entrada branca nas configurações de identificação e de identificação inversa. Neste trabalho aplicaremos este mesmo método para o caso de entrada não branca. Será mostrado que a configuração de identificação inversa é um caso particular da configuração de identificação com entrada não-branca, podendo ambas serem tratadas conjuntamente. Também será mostrado que o sistema que controla as propriedades de convergência não é mais o sistema desconhecido que se está tentando identificar, e sim um sistema relacionado a este e a densidade espectral da entrada. No caso de entrada branca, esta análise levou ao algoritmo de aproximações sucessivas, o qual, utilizando um bloco auxiliar, tenta fazer com que o filtro adaptativo enxergue um um sistema de rápida convergência. Será apresentada uma generalização deste algoritmo para o caso de entrada não-branca, inclusive serão apontadas limitações do mesmo quanto a valores dos passos de adaptação. Simulações numéricas serão usadas para ilustrar todos os resultados obtidos. Adaptive filters with infinite impulse response (IIR) can replace with advantages the ones with finite impulse response (FIR). One of these advantages is the reduced number of parameters which leads to a smaller computational complexity giving similar responses. However, the use of adaptive IIR filters has some pratical issue, being the most prominent its slow convergence. This issue is mainly seem when gradient descent algorithms are applied to adptate the filters coefficients. The approach bassed on the balanced realization of systems, previously used to analyze the convergence speed of adaptive IIR filter with white input, has seemed to be a useful tool in understanding what causes the slow convergence in a filter. This approach was sucessful aplliedto the analyzes of the identification and inverse identification configurations. In this work we will aplly this same approach to the non-white input case. It will be shown that the invese identification configuration is a special case of the identification configuration with non-white input, so both can be addressed together. It will also be shown that the convergence properties are no more set by the caracteristics of the unknown system, but by the caracteristics of a system related to it and the input spectral density function. In the white input case, the results of this analysis were used to propose the sucessive approximations algorithm, which uses an auxiliary block trying to make the adaptive filter sees a system with faster convergence. A more general form of this algorithm that includes the non-white input case will be presented, and some drawbacks regarding the adptation stepsize will be pointed out. Numerical simulations will be used to illustrate all the obtained results.

Nos últimos anos tem ocorrido uma necessidade crescente de métodos que possam lidar com conteúdo multimídia em larga escala, e com busca de tais informações de maneira eficiente e efetiva. Os objetos de interesse são representados por vetores descritivos (e. g. cor, textura, geometria, timbre) extraídos do conteúdo, associados a pontos de um espaço multidimensional. Um processo de busca visa, então, encontrar dados similares a uma dada amostra, tipicamente medindo distância entre pontos. Trata-se de um problema comum a uma ampla variedade de aplicações incluindo som, imagens, vídeo, bibliotecas digitais, imagens médicas, segurança, entre outras. Os maiores desafios dizem respeito às dificuldades inerentes aos espaços de alta dimensão, conhecidas por curse of dimensionality, que restringem significativamente a aplicação dos métodos comuns de busca. A literatura recente contém uma variedade de métodos de redução de dimensão que são altamente dependentes do tipo de dado considerado. Constata-se também certa carência de métodos gerais de análise que possam prever com precisão o desempenho dos algoritmos propostos. O presente trabalho contém uma análise geral dos princípios aplicáveis aos sistemas de busca em espaços de alta dimensão. Tal análise permite estabelecer de maneira precisa o compromisso existente entre robustez, refletida principalmente na imunidade a ruído, a taxa de erros de reconhecimento e a dimensão do espaço de observação. Além disto, mostra-se que é possível conceber um método geral de mapeamento, para fins de reconhecimento, que independe de especificidades do conteúdo. Para melhorar a eficiência de busca, um novo método de busca em espaços de alta dimensão é introduzido e analisado. Por fim, descreve-se sumariamente uma realização prática, desenvolvida segundo os princípios discutidos e que atende eficientemente aplicações comerciais de monitoramento de exibição de conteúdo em rádio e TV. In the last few years there has been an increasing need for methods to deal with large scale multimedia content, and to search such information efficiently and effectively. The objects of interest are represented by feature vectors (e. g. color, texture, geometry, timbre) extracted from the content, associated to points in a multidimensional space. A search process aims, therefore, to find similar data to a given sample, typically measuring distance between points. It is a common problem to a wide range of applications that include sound, image, video, digital library, medical imagery, security, amongst others. The major challenges refer to the difficulties, inherent to the high dimension spaces, known as curse of dimensionality that limit significantly the application of the most common search methods. The recent literature contains a number of dimension reduction methods that are highly dependent on the type of data considered. Besides, there has been a certain lack of general analysis methods that can predict accurately the performance of the proposed algorithms. The present work contains a general analysis of the principles applicable to high dimension space search systems. Such analysis allows establishing in a precise manner the existing tradeoff amongst the system robustness, reflected mainly in the noise immunity, the error rate and the dimension of the observation space. Furthermore, it is shown that it is possible to conceive a mapping method, for recognition purpose, that can be independent of the content specificities. To improve the search efficiency, a new high dimension space search method is introduced and analyzed. Finally, a practical realization is briefly described, which has been developed in accordance with the principles discussed, and that addresses efficiently commercial applications relative to radio and TV content broadcasting monitoring.