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• W2037511891 abstract "A blind equalization method based on the theory of independent component analysis is presented. The blind equalization of an unknown FIR channel with possibly non-minimum phase is formulated as a blind separation problem. The inputs to the equalizer are formed by stacking the fractional samples of the channel outputs. New on-line blind equalization algorithms are developed from on-line blind separation algorithms, thus they inherit the equivariant property from the equivariant blind separation algorithms. Due to this property, the performance of the new algorithms is independent of the channel parameters. Therefore, they are useful for equalizing some ill-conditioned channels. It is shown by simulations that the proposed algorithm works well when the input sequence has some degree of correlation. Es wird eine Methode zur blinden Entzerrung vorgestellt, die auf der Theorie der Analyse unabhängiger Komponenten aufbaut. Die blinde Entzerrung eines unbekannten FIR-Kanals mit einer möglichen nicht-minimalen Phase wird als ein blindes Separationsproblem formuliert. Die Eingänge des Entzerrers werden durch Stapelung der überabgetasteten Werte des Kanalausgangssignals gebildet. Es werden neue Echtzeitalgorithmen zur blinden Entzerrung aus Echtzeit-algorithmen für die blinde Separierung entwickelt. Deshalb haben sie die äquivalenten Eigenschaften der blinden Separationsalgorithmen. Dieser Eigenschaft entsprechend ist die Leistungsfähigkeit des neuen Algorithmus unabhängig von den Kanalparametern. Deshalb sind sie für die Entzerrung einiger schlecht konditionierter Kanäle geeignet. Es wird durch Simulationen gezeigt, daß der vorgeschlagene Algorithmus gut arbeitet, falls die Eingangsfolge eine gewisse Korrelation besitzt. Nous présentons une méthode d’égalisation aveugle basée sur la théorie de l’analyse en composantes indépendantes. L’égalisation aveugle d’un canal FIR inconnu possiblement à phase non minimale est formulée en termes de séparation aveugle. Les entrées de l’égalisateur sont formées en empilant les échantillons fractionnels des sorties du canal. De nouveaux algorithmes d’égalisation aveugle en ligne sont développés à partir d’algorithmes de séparation aveugle en ligne, et de ce fait héritent de la propriété d’équivariance des algorithmes de séparation aveugle. A cause de cette propriété, les performances des algorithmes nouveaux sont indépendantes de paramètres du canal. En conséquence, ils sont utiles pour égaliser certains canaux mal conditionnés. Il est montré par des simulations que l’algorithme proposé fonctionne bien lorsque la séquence d’entrée présente un certain degré de corrélation." @default.
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