Study of the next generation equalization algorithms and their implementation

• Auteur / Autrice : Antonín Heřmánek
• Direction : Phillip Regalia
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées. Traitement du signal
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Paris 11
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne)

Résumé

Dans cette thèse, nous nous concentrons sur l'utilisation des statistiques d'ordres supérieurs pour l'équalisation aveugle des canaux. La tâche d'équalisation consiste à supprimer la distorsion inhérente propre du canal entre l'émetteur et le récepteur. Cette distorsion est inévitable à cause des propriétés physiques du média de transmission (atténuation, réflexions et glissement de phase à cause d'obstacles le long du canal, caractère multi-chemin de l'environnement et atténuation propre à l'environnement; le caractère de la distorsion dépend de l'environnement). Le résultat est une superposition de copies du même signal avec des gains et phases différents. Cette superposition donne lieu à une interférence entre symboles transmis, appelées ISI. Le critère du module constant (CM) est discuté plus en détail. Trois algorithmes d'optimisation basés sur la minimisation du CM de la fonction de coût sont décris et leur comportement typique est montré sur des simulations. On déduite la fenêtre glissante CMA algorithm. Finalement, la thèse est orientés aussi vers les problèmes d'implémentation des algorithmes de traitement de signal. L'architecture des platesformes différent est brièvement rappelé sur lesquelles l'implémentation d'algorithmes sélectionnés a été effectuée et également l'arithmétique de ces platesformes. Comme les implémentation FPGA utilisent le système de numérotation logarithmique, qui n'est pas communément connu, il est décrit plus en détail. Les résultats de l'implémentation de algorithme du Gradient CMA' et des algorithmes à intervalle Fini CMA sont présentée.

The thesis deals with blind channel equalization using higher-order statistics. The task of equalization is to remove distortion, which occurs inevitably while the signal propagates from transmitter to receiver, due to multi-path character, attenuation and other adverse effects of the propagation environment. The equalizer is a FIR filter, which is - in the case of blind equalization - initialized using an optimization algorithm based on the statistical properties of the signal. The thesis consists of two main parts: in the first one, the HOS based equalization algorithms are reviewed, with main focus on the Constant Modulus Algorithms (CMA). Gradient, Algebraic, and Finite-Interval CMA algorithms are discussed in detail and their properties in typical equalization scenarios are investigated. Main contribution of this part is derivation of a Sliding Window FI-CMA algorithm, including detailed investigation of its convergence and numerical properties. The use of the sliding window determines important advantages of this algorithm: ability to track changing environment and lower computational complexity than the standard FI-CMA algorithm. In the second part of the thesis, embedded implementation of the algorithms using TI DSP and Xilinx FPGA is investigated. At the beginning of this part, the basic features of both architectures are reviewed and the reader is introduced into the principles of the logarithmic numbering system, which has been selected to implement the floating point operations in FPGA. Next, the implementation issues are considered. An implementation architecture for the FI-CMA algorithm on Viretex FPGA has been designed.