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Título : Mejora del desempeño de un sistema de comunicación basado en OFDM al utilizar filtros data-selective adaptive
Director(es): Bernal Oñate, Carlos Paúl
Autor: Ramón Gómez, Nixon Mauricio
Palabras clave : FILTROS ADAPTATIVOS
SET MEMBERSHIP FILTERING (SMF)
DATA SELECTIVE ALGORITHM (DSA)
LTE RELEASE 10
Fecha de publicación : 2019
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones
Citación : Ramón Gómez, Nixon Mauricio (2019). Mejora del desempeño de un sistema de comunicación basado en OFDM al utilizar filtros data-selective adaptive. Carrera de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí
Abstract: En los últimos años la cantidad de información que debe ser procesada o almacenada se ha incrementado desmesuradamente, ante ello la utilización de filtros adaptativos selectivos de información (DSA) es la opción más viable debido a que presenta la característica de actualización de coeficientes en función de un umbral de decisión, que viene a ser un parámetro contante intrínseco del filtro. Al implementarlos en un sistema de comunicación utilizando OFDM como LTE Release 10, se pone a prueba la potencialidad de estos filtros. La característica principal de estos, es el Set Membership lo cual reduce el costo computacional y aumenta la velocidad de convergencia del filtro. Se ha simulado el estándar LTE Release 10 con parámetros cercanos a la realidad, tal como es la relación señal a ruido de 10 dB, un prefijo cíclico normal, un canal selectivo en frecuencia con efecto doppler. Todo esto tratando de llevar a sus límites al estándar. También se consideró la variación de la cantidad de símbolos de control, para observar el comportamiento del sistema conjuntamente con los filtros adaptativos. Al utilizar el filtro DSA, se obtuvo una mejora del 1,97 % sobre el estándar en condiciones de baja movilidad (efecto doppler 5 Hz, 6 Km/h) y en alta movilidad (70 Hz, 90 Km/h) se obtuvo una mejora de un 0,04 %. Además, se simuló con otros filtros adaptativos como LMS, NLMS y RLS, donde se analizó cada uno de ellos en el sistema y se determinó en que escenarios cada uno de los filtros trabaja adecuadamente
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/20801
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