Ecualizacin̤ difusa adaptativa basada en agrupamiento por neuronas para canales de comunicacin̤ no lineales y variantes en el tiempo - Barreto Sur̀ez Carlos; Gaona Barrera Andrš; Melgarejo Rey Miguel; Pontificia Universidad Javeriana
Este artc̕ulo presenta una aproximacin̤ para la ecualizacin̤ de canales no lineales variantes en el tiempo, basada en sistemas difusos y entrenamiento de neuronas individuales. El mťodo tiene dos etapas: la primera usa aprendizaje supervisado, con el fin de estimar los estados del canal y proveer una sintona̕ inicial de los parm̀etros del ecualizador difuso, y la segunda ajusta dinm̀icamente al ecualizador para seguir el comportamiento variante del canal por medio de aprendizaje no supervisado. La propuesta se compara con una red de base radial sobre la ecualizacin̤ de un canal de comunicaciones variante en el tiempo reportado previamente en la literatura. Los experimentos se llevan a cabo por medio de simulaciones de Monte Carlo. Los resultados muestran que el mťodo propuesto tiene un mejor desempeǫ que una red de base radial en třminos de la tasa de bits errn̤eos de un sistema de comunicacin̤.