Técnicas adaptativas autorreferenciadas para la cancelación conjunta de eco e ISI aplicadas a los transceptores HDSL

Pérez Álvarez, Iván Alejandro (2000). Técnicas adaptativas autorreferenciadas para la cancelación conjunta de eco e ISI aplicadas a los transceptores HDSL. Thesis (Doctoral), E.T.S.I. Telecomunicación (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.71524.

Description

Title: Técnicas adaptativas autorreferenciadas para la cancelación conjunta de eco e ISI aplicadas a los transceptores HDSL
Author/s:
  • Pérez Álvarez, Iván Alejandro
Contributor/s:
  • Páez Borrallo, José Manuel
Item Type: Thesis (Doctoral)
Read date: September 2000
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El fuerte crecimiento en las comunicaciones de datos ha llevado a una intensa investigación de los transceptores de bucle de abonado para datos de alta velocidad (HDSL). Las técnicas de igualación de canal y cancelación de ecos son necesarias para las comunicaciones HDSL dual-duplex, pero estos sistemas tienen que ser entrenados antes de iniciar la transmisión de datos para eliminar la réplica de la señal local transmitida (el eco) y la interferencia intersimbólica (ISI) producida por el canal. Los principales inconvenientes que se pueden encontrar en los métodos actuales son, en general, que el uso de algoritmos con funciones de coste de tipo J[e(n)] = |e(n)|'' pueden resultar en un inaceptable periodo de entrenamiento. En los casos de técnicas de convergencia más rápidas los inconvenientes se presentan en la forma de cargas computacionales muy elevadas. Los dos problemas principales que pueden ser identificados en los filtros adaptativos que forman los transceptores son: 1. En el caso de una estructura de referencia cero, la referencia de error, e(n), usada por el algoritmo está contaminada por señales de datos, /(n), los cuales son considerados por el algoritmo adaptativo como una señal interferente. En este caso se dice que la verdadera referencia de error residual, s{n), está "enmascarada" por los símbolos de datos, e(n) = I{n) +e{n). Este efecto adquiere relevancia en los estados avanzados de convergencia, o desde otro punto de vista, cuando el error residual cae por debajo del nivel de señal, el cual enmascara la referencia la referencia de error "natural" del algoritmo adaptativo. 2. En el caso de una estructura de referencia no-cero (técnicas dirigidas por decisión), los símbolos de datos son eliminados de la referencia de error usando los datos estimados, I{n), obtenidos a la salida de un dispositivo decisor. Sin embargo un importante inconveniente aparece cuando se usan estas técnicas: la naturaleza de la superficie de error puede ser alterada de una forma unimodal a una multimodal. Un desajuste en el dispositivo de decisión versus el nivel de la señal de interferencia afecta a la posición y la profundidad de los mínimos locales sobre la superficie de error. Por tanto, una búsqueda del mínimo usando un algoritmo de gradiente para esta superficies globalmente no convexas, tiene un cierto riesgo de convergencia hacia mínimos locales. En esta tesis se presenta, y estudia, una nueva y sencilla técnica adaptativa de autorreferencia para de identificación adaptativos trabajando con señales banda base multinivel PAM, basada en la explotación del conocimiento de la naturaleza discreta de la señal de datos interferente con el objeto de autocancelar el efecto de enmascaramiento en la referencia de error actual e(n) usando una versión retardada de sí misma. Se demuestra, desde el punto de vista de la función de coste, que el nuevo algoritmo usa un criterio de error más próximo al óptimo, durante todo el periodo de transición. La fdp del nuevo error de convergencia muestra un comportamiento uniforme para los diferentes estados de convergencia que puede suponer una mayor velocidad de convergencia. De hecho, se obtienen dos fases diferentes de convergencia, las cuales son casi constantes casi con independencia de la lER. Es también remarcable que el algoritmo es insensible al nivel de señal. Para finalizar, se muestra que las técnicas de autorreferencia pueden ser aplicadas de modo general. Las simulaciones en el entorno HDSL, usando canceladores de eco e ISI, apuntan unas buenas prestaciones trabajando en entornos de test CSA. También se muestra que esta nueva técnica puede ser aplicada a otro tipo de filtros adaptativos como son los igualadores CMA trabajando con modulaciones tipo PSK. ----------ABSTRACT---------- The strong growth in data Communications has led an intensive research in high bitrate digital subscribar linas (HDSL) transceivers. Channel equalization and echo cancellation are required for a dual-duplex HDSL Communications, but these systems hava to be trained befora thay start to transmit the data to mitígate leakage of the locally transmitted signal (echo) and to cope with intersymbol interfarance (ISI) caused by channel distortion. The main drawbacks that we can find in current methods are, in general, that the use of the algorithms with cost functions lika J[e{n)] — |e(n)|* can result in unacceptable long training. In case of fáster converging techniques the drawbacks are present in the form of unaccaptable high computational load. Two main problems can be identified in the adaptive filters that make up part of transceivers: 1. In the zero reference structure case, the error reference, e{n), used by the algorithm is contaminatad by othar data signáis, I{n), which ara considered by the adaptive algorithm like a interference signal. We say in this case that tha true residual error, e{n), is "masked" by the data symbols, e{n) = I{n) -\-e{n). This effect takes relavanca in advanced stages of convergence, or from othar point of view, whan the residual error drops below the interfarance signal level, which masks the "natural" error reference of the adaptive algorithm. 2. In the non-zero reference structure case (decisión directed schemes), the data symbols are removed from the error reference using the estimated data, I{n), at the output of tha dacisor davice. However, an important drawback appears when we use these schemes: the nature of the error surface can be altered from an unimodal shapa (uniqua mínimum) into a multimodal one. A misadjustment in the decisión device versus the level of interference signal affacts the position and depth of local minima error surface. Therefore, using a gradient search of the minima for these non-globally convex error surfaces, thera exists some risk of convergence towards a local mínimum. In this thesis we present and study a new and simple self reference technique for adaptive Identification filters working with multilevel PAM basaband. Is is based on the knowledge about discrete natura of the interferenca data signal in order to salf-cancallata the masking aíFact in the current error reference e(n) by using a delayed versión of itself. It is shown, from the cost function point of view, that the new algorithm uses a batter error criterion, cióse to the instantaneous optimal one, during all the transient period. The pdf oí the new convergence error shows an uniform behaviour for the diíferent convergences stages assuring a higher convergence speed. In fact, we obtain two different phases of convergence, which are nearly constant with independe on the lER. It is also remarkable that it is insensitive to the interference signal level. We have shown how the self-cancellation technique can be applied in aglobal fashion. Simulation in HDSL environment, using echo and ISI cancellers, point out a good performance working in CSA test channels. Also we show that this new schem can be applied to other type of adaptive filters like equalizers CMA and other type of modulations, like M-PSK.

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Item ID: 71524
DC Identifier: https://oa.upm.es/71524/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:71524
DOI: 10.20868/UPM.thesis.71524
Deposited by: Ivan Alejandro Pérez Álvarez
Deposited on: 21 Sep 2022 06:46
Last Modified: 21 Sep 2022 07:14
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