Transmission Acoustique Sous Marine (TASM)
GESMA-DGA : amélioration de la réactivité des égaliseurs adaptatifs
Département Signal & Communication
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Préliminaires
Problème conjoint de l’estimation des données et de récupération de porteuse
En ASM problèmes : Trajets multiples de propagation Etalement Doppler et variation de phase due au mouvement
d’émetteur-récepteur
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Egaliseur DFE existant
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Principe de l’égaliseur ERD
Structure de l’égaliseur DFE - phase de convergence
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Structure de l’égaliseur DFE – Phase de poursuite
C’est la structure B avant le filtre récursif A Le système peut switcher automatiquement entre le mode
Tracking et le mode convergence selon
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Algorithmes de base de la chaîne ERD
nTnnn de xw
*11 nnnn e xww
L’Algorithme LMS classique
Nécessite une estimation du pas d’adaptationUtilise seulement pour les canaux fixe, ne varient pasdans le temps
pour des signaux non stationnaires, (l’énergie du signal varie avec le temps), l’algorithme LMS aura du mal à fonctionner correctement puisque est constant.
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Résultats préliminaires
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Algorithmes de base de la chaîne ERD
Algorithme LMS Normalisé L’algorithme LMS normalisé (normalized LMS – NLMS) est
obtenu en minimisant la fonction coût suivante:2
1 nnnJ ww
avec la contrainte :
nnHn dxw
*2
1
12
nn
n
n
nnn
exx
w
xww
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Résultats préliminaires : Canaux fixes
Validation de l’égaliseur DFE sur canaux fixesProakis Acanal=[2-0.4*j 1.5+1.8*j 1 1.2-1.3*j 0.8+1.6*j];
Proakis Ccanal=[0.407 0.815 0.407];
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Résultats préliminaires
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Résultats préliminaires : Canaux fixes
Autres canaux
canal=[0.04 -0.05 0.07 -0.21 -0.5 0.72 0.36 0 0.21 0.03 0.07]Canal IdentitéCanal=[1 0 0 0 0]
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Résultats préliminaires Canaux Variables
Canaux variable Canal =[ h10,h2 ,0 .h3 ]
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Résultats préliminaires Canaux Variables
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Perspectives
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Canaux parsémonum Algorithme à pas auto-optimisée Dérivés de l’algorithme NLMS tels que :