4.CONCLUSIONES
Hemos
is o
como
se
pueden
u iliza
los
il os
ML
en
p oblemas
de
es imaci6n
de
espec o
c uzado,
pa a
ob ene
una
es imaci6n
de
densidad
espec al
de
po encia
c uzada.
El
g an
po encial
del
mé odo
ML
en
es e
ipo
de
p oblemas
pe mi e
el
diseño
de
analizado es
de
espec o
aplicando
un mé odo
pa amé ico.
Ac ualmen e,
la
única
iloso ía
aplicada
a
es os
ins umen os
es
la
u ilizaci6n
de
la
FFT.
La
mayo
limi aci6n
de
es os
p ocedimien os
es
que
no
ienen
una
ex ensión
al
p oblema
mul icanal.
U ilizando
el
mé odo
ML
se
pueden
diseña
analizado es
de
espec o
pa a
un
canal
o
dos,
pa a
ob ene
au oespec o
y
e~pec o
c uzado,
ni el
de
po encia
y
ni el
de
po encia
c uzada,
es imación
de
iempo
de
e a do,
cohe encia,
elación
señal
a
uido
y
odas
las
unciones
de
in e és
en
p ocesado
mul icanal.
O a
aplicación
muy
in e esan e
del
mé odo
ML
es
su
u ilización
en
la
es imación
de
iempo
de
e a do.
La
es imación
del
iempo
de
e a do
en e
las
señales
con aminadas
con
uido
obse adas
en
dos
o mas
senso es
sepa ados
espacialmen e
es
un
p oblema
de
g an
in e és
en
localización
de
blancos
en
ada
y
en
aplicaciones
de
sona .
El
in e és
del
mé odo
p opues o
en
es e
a ículo
en e
a
o os
p ocedimien os
u ilizados
habi ualmen e
en
la
esolución
de
es e
p oblema,
es
su
buen
canpo amien o
an o
de
esolución·como
de
ni el
de
lóbulos
secunda ios,
lo
cual
p oduce
una
meno
p obabilidad
de
e o
en
la
es imación
de
iempo
de
e a do
y
una
de ección
mucho mas
iable.
5.REFERENCIAS
/1/M.A.
Lagunas,A.Gasull,"An
Imp o ed
ML
Me hod
o
Powe
Spec al
Densi y
Es ima ion".
IEEE
T ans.
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~cous ics,
Speech
and
Signa!
P ocessing.
Vol.
ASSP-32,
n.l,Feb.l984.
/2/M.E.
San ama ía,M.A.Lagunas
y M.Amengual,
"A
Pa ame ic
Aapp oach
o
C oss-Spec al
Densi y
Es ima ion",P oceedings
MELECON'85,V.II,pp.355,358.
/3/R.
B. Backman y
J.
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Tuk.ey, "The Measu emen
o
Powe
Spec a
om
he
Poin
o
View
o
Communica ion
Enginee ing",
Do e
Publica ons,Inc.
,New
Yo k,l959.
/4(G.C.
Ca e
y A.H.
Segmen -A e aging
Me hod
p oc.,Vol.II,pp.387-390,1980.
Nu all,"
On
o
Powe
he
Weig hed,
O e lapped,
Spec um
Es ima ion",Signal
/5/V.J.Ma hews
y D.H. Youn,
"Analysis
o
he
Sho -Time
Unbiased
Spec um
Es ima ion
Algo i hm",IEEE
T ans.
Acous .,Speech,Signal
P oc.,
Vol.ASSP-3l,n.l,pp.l36-142,Feb.l985.
328
EVALUACION
DE
LAS
CARACTERISTICAS
DE
AIJQUISICION
Y
SEGUIMIENTO
DE
ARRAYS
ADAPTATIVOS.
En ique
Masg au,
Ra ael
Lucas,
Miguel
A.
Lagunas
E.T.S.I.
Telecomunicación,
UPC.
C/Jo di
Gi ona
Salgado,s/n.08071
Ba celona
RESUMEN
En
el
p esen e
abajo
se
lle a
a
cabo
un
es udio
compa a i o
de
a ios
algo i mos
pa a
a ays
adap a i os
en
el
con ex o
de
comunicaciones
ma inas
ía
sa éli e.
Los
algo i mos
conside ados
pe enecen
a
dos
g andes
g upos
di e enciados:
los
de
ipo
g adien e,
los
más
popula es
en
aplicaciones
de
p ocesado
adap a i o
de
señal,
y
los
de
ipo
de
búsqueda
alea o ia,
cuyas
en ajas
de
ealización
ha dwa e
alcanzan
su
máximo
ap o echamien o
en
el
con ex o
indicado
de
comunicación
ía
sa éli e.
Va ios
algo i mos
incluyen
ideas
o iginales
de
los
au o es
que
op imizan
las
p es aciones
de
algunos
algo i mos
clásicos.
Los
algo i mos
son
e aluados
en
un
con ex o
es aciona io,
caso
de
uen es
y
ecep o
inmó iles,
y
en
un
con ex o
no
es aciona io,
donde
se
simula
un
mo imien o
ue e
de
balanceo
del
ba co
ecep o .
En
ambos
casos
los
algo i mos
de
ipo
g adien e
esul an
más
po en es
que
los
de
búsqueda
alea o ia.
Es e
abajo
ha
sido
ealizado
en
pa e
con
el
sopo e
de
la
ESA,
en
el
ma co
del
p oyec o
AD/1-1679/NL/GM.
329
1.
In oducci6n
Las
comunicaciones
ma inas
ía
sa éli e
equie en
la
u ilizaci6n
de
a ays
de
senso es
en
el
ecep o
~
en
el
emiso ,
de
al
mane a que
pueda
ealiza se
una
selecci6n
espacial
del
canal
en
p esencia
de
o as
comunicaciones
en
la
misma
banda
de
ecuencia.
La
o ien aci6n
del
a ay
e a
gobe nada
mecánicamen e
has a
que
ecien emen e
se
ha
in oducido
el
sis ema
de
o ien aci6n
elec 6nica,
en
la
que
el
diag ama
del
a ay
es
di igido
a iando
el
alo
de
los
pesos
de
los
senso es
de
o ma
adecuada.
Las
condiciones
especiales
del
mo imien o
del
ma
hace
que
la
o ien aci6n
del
a ay
sea
complicada,
sob e
odo
en
ba cos
de
poco
calado.
La
posibilidad
de
u ilizaci6n
de
un
algo i mo
adap a i o
que
supe ise
de
o ma
con ínua
y
au omá ica
la
buena
o ien aci6n
del
a ay
se
hace
casi
imp escindible.
En
es e
caso,
el
algo i mo
dispone
de
una
señal
de
e e encia
que
es á
al amen e
co elada
con
la
señal
deseada
en
ecepci6n,
ob enida·
po
di e sos
sis emas
(ex a da
de
la
señal
ecibida,
gene ada
en
ecepci6n,
a
pa i
de
in o maci6n
disponible,
e c.).
La
señal
e o
de inida
en e
es a
señal
y
la
de
salida
del
a ay,
gobie na
el
alo
de
los
pesos
del
a ay,
con
el
obje i o
de
minimiza
su
po encia
media.
Consecuencia
de
es a
minimizaci6n
es
la
colocaci6n
de
un
máximo
en
la
di ecci6n
de
la
señal
deseada
y
nulos
en
las
di ecciones
de
in e e encias
y
mul ipa h
de
baja
co elaci6n
con
la
señal
di ec a.
2.
Algo i mos
Adap a i os
Los
algo i mos
de
ipo
g adien e
u ilizan
la
secuencia
e o
pa a
es ima
el
g adien e
de
su
alo
cuad á ico
medio
espec o
de
los
pesos,
y
mo e
es os
en
di ecci6n
con a ia
a
es e
g adien e.
En e
es os
conside amos
los
siguen es:
el
popula
LMS
("Leas
Mean
Squa e"),
donde
el
g adien e
es adís ico
es
sus i uido
po
el
ins an áneo;
el
NLMS
("No malizad
LMS")
modi icaci6n
del
an e io ,
en
el
que
la
elocidad
de
mo imien o
en
di ecci6n
al
g adien e
es
no malizada
po
la
po encia
de
la
señal
(el
g adien e
es
p opo cional
a
es a
po encia);
el
DSD
("Di e en ial
S eepes
Descen "),
donde
el
g adien e
es
es imado
po
di e encias
ini as;
el
ADSD
"(Adap i e
DSD"),
donde
los
pa áme os
del
algo i mo
DSD
son
ac ualizados
con ínuamen e
segGn
una
exp esi6n
o iginal
de
los
au o es;
el
PLMS
(
"Pa ame ic
LMS")
que
es
una
a ian e
o iginal
del
algo i mo
de
Kalman;
el
GA
("G adien
Accele a ed")
que
incluye
el
algo i mo
de
Powell
330
pa a
la
bGsqueda
d~mínimo
del
e o
cuad á ico
medio.
En
los
algo i mos
de
bGsqueda
alea o ia,
la
di ecci6n
de
minimizaci6n
del
e o
es
ob enida
a
a és
de
una
pe u baci6n
alea o ia
de
los
pesos
y
es
de
la
a iaci6n
ob enida
en
la
unci6n
e o .
En e
ellos
se
han
conside ado
los
siguien es:
el
LRS
("Linea
Random
Sea ch")
1
donde
el
mo imien o
de
los
pesos
se
hace
en
la
di ecci6n
de
la
pe u baci6n
si
se
ob iene
una
educción
del
e o ,
y
en
sen ido
con a io
.en
el
o o
caso;
el
ALRS
("Adap i e
LRS")
donde,
como
en
el
ADSD,
se
ac ualizan
con inuamen e
de
o ma
o iginal
los
pa áme os
del
LRS;
el
ARS
(
"Accele a ed
Random
Sea ch"),
donde
la
a iaci6n
de
los
pesos
es
sólo
asumida
si
conlle a
una
educci6n
de
la
unción
e o .
En
caso
posi i o,
la
pe u baci6n
de
los
pesos
es
doblada
en
la
siguien e
i e aci6n.
En
caso
con a io
se
uel e
a
la
pe u baci6n
o iginal.
Los
de all·e·s
de
los
algo i mos
no
se
p esen an
aquí
po
al a
de
espacio
y pueden
consul a se
en
/1,2/.
3.
Es udio
Compa a i o
La
compa ación
de
las
p es aciones
de
los
e e idos
algo i mos
se
lle a
a
cabo
con
las
siguen es
especi icaciones:
A ay
lineal
de
seis
elemen os,
equiespaciados
0.8
longi udes
de
onda,
señal
de
e e encia
pseudoalea o ia,
señal
di ec a
a
+5°
y
OdB,
señal
in e e encia
incohe en e
a
+15°
y OdB,
mul ipa h
incohe en e
a
-5°
y
-5dB,
y
uido
gausiano
omnidi eccional
a
-5dB.
a)
Ca ac e ís icas
de
Adquisici6n.
Caso
es aciona io.
Los
algo i mos
son
odos
inicializados
con
el
mismo
alo
del
ec o
de
pesos
(
"quiescen ")
y
pues os
a
abaja
con
sus
pa áme os
de
alo
al
que
el
"desajus e"
M
en
égimen
pe manen e,
as
la
adap aci6n
,
ue an
iguales
pa a
odos
los
algo i mos,
y
de
alo es
5%,
10%
y
30%.
Con
es as
condiciones
se
e ec ua on
a ias
medidas:
la
cons an e
de
iempo
Tmse
de
la
cu a
e o
cuad á ico
medio,
el
CMR
(
"Ca ie -Mul ipa h
Rejec ")
medio
as
la
adap aci6n,
el
CIR
(
"Ca ie -In e e ence
Rejec ")
medio,
y
el
TCMR'
mues as
has a
que
CMR>lOdB
y CIR>l5dB.
Los
esul ados
ob enidos
se
mues an
en
la
Tabla
1,
pa a
el
caso
de
desajus e
M=30%.
331
LMS
NLMS
DSD
ADSD
RLMS
GA
LRS
ALRS
ARS
Tmse
1
0.75
519 400
0.78
7 1972 1737
4127
CMRdB
20 20
19
19.5
20
19
18.5
19
20
c Rds
23.5
24,
~4
23·5
24
25
23.
24 24
b)
TCMR.·
12 12
961:
1921 12 92
7:125
4993 8001
...
·
Tal:!!
a
l.
Ca ác; e s i~al?
de
adquisici6n
M=30%.
Ca ac e is icas
de
Seguimien o.
Caso no
es aciona io.
Pa a
e alua
las
p es aciones
de
seguimien o·
de
los
dis in os
algo i mos
se
simul6
el
mo imien o·
de.
balanceo
del
ba co
en
el
caso
peo
(30°
de
ampli ud
y
,6
segundo$
de
pe iodo),
suponiendo
una
elocidad
.de
mueil 4;io .de.
30KH:¡;,
(canal.
de
15khz).
Los
lingulos
de
Üegada
de
lás
di 4 li!n es
señales
esponden a
la
siguen e
exp esi6n:
2."
n
e{~)
=9 o +
30°
•
sen--.
(1)
6
lo
que
ep esen a
una
pendien e
mlixima
de
1°/seg.
Los
algo i mos
ue on
co idos
con
los
pa áme os
ob enidos
pa a
el
caso
an e io
de
30%
de
desajus e
en
égimen pe manen e y
es aciona idad.
Pa iendo
del" mismo
quiescen ,
se
miden
las
mismas
magni udes
que
el
apa ado
a,
donde M
aho a
ep esen a
el
desajus e
medio medido
as
la
adquisici6n,
ob iamen e mayo que
30%.
(*)
(**)
LMS
NLMS
DSD
ADSD
PLMS
GA
LRS
ALRS
ARS
Tmse
1
0.76
566
0.78
16 5843 3592
CMRdB
20
21
12.5
21
18
10
11
CIRdB
23 23 20
23.5
23.5
10
10.8
TCMR
12 12 6681 12 95 52737 49025
M%
41
40
206
40
70
916 715
332
T
.
1
·.
'::"C•,o
(*)
Balanceo
de
15°
de
ampli ud
ya
que
es
incapaz
de
segui
el
caso
de
30°.
Pa lime os
que
p opo ciona
M=lO%
en
caso
es aciona io.
(**)
No
con e ge
con bl!lanceo
de
+15°.
En
la
igu a
1
se
mues a
la
e oluci6n
empo al
del
diag ama
del
a ay
en
el
caso
del
algo i mo
NMLS
•
n
-90Q
ÜQ
+90Q
Figu a!.
E oluci6n
empo al
del
diag ama
del
a ay
en
el
caso
de
seguimien o
del
balanceo
del
ba co
(ampli ud
30°)
median e
el
algo i mo
NLMS.
4.
Conclusiones
A
la
is a
de
los
esul ados
ob enidos
es
cla a
la
supe io idad
de
los
algo i mos
ipo
g adien e
sob e
los
de
busca
alea o ia,
en
lo
que
se
e ie e
a
p es aciones
.de
elocidad
de
con e gencia
y
.capacidad
de
seguimien o
en
casos
no
es aciona ios.
En
conc e o,
la
clasi icaci6n
ob enida
de
mayo a meno
elocidad
de
con e gencia
es
como
sigue:
PLMS,
NLMS,
LMS,
GA,
ADSD,
oso,
ALRS,
LRS,
ARS.
Cabe
esal a
que
los
algo i mos
esul an es
de
las
apo aciones
de
los
au o es,
mejo an
os ensiblemen e,
en
gene al,
las
p es aciones
de
las
e siones
clásicas.
La
en aja
de
los
algo i mos
de
búsqueda
alea o ia
eside
en
la
no
333
necesidad
de
dispone
de'las
señales
en
los
senso es,
lo
cual
eque i ía
de
cos osos
acoplado es
y
con e so es
a
ecuencia
in e io
en
cada
canal.
Re e encias
/1/
R.A. Manzingo, T.W.
Milla ,
"In oduc ion
o
Adap i e
A ays•,
John
Wiley
Inc.
1980.
/2/
R.
Lucas,
"E olución
de
Alg~ i mo~
pa a
Sis emas
de
A ays
Adap a-
i os•.
P oyec o
Fin
de
Ca e a
•.
STSITB~UP,C.
Sep iemb e
1985.
¡,
DESCRIPCION Y SIMULACION
DE
SISTEMAS DIGITALES
EN
LAS
ETAPAS
INICIALES
DEL
DISEÑO MEDIANTE
LAS
HERRAMIENTAS
IMPLEMENTADAS
SOBRE
EL
LENGUAJE
DDL: ESTUDIO
DE
UN
FILTRO DIGITAL
M.A.Allende,
S.B acho
y
E.Villa
Op o.
de
Elec onic~,
Facul ad
de
Ciencias,
Uni e sidad
de
Can ab ia
RESUMEN
En
es a
comunicacion
p esen amos
el
sis ema
de
diseño
au oma ice
basado
en
el
lenguaje
DDL
(Digi al
Design
Language)
que
hemos
adap ado,
mejo ado
e
in eg ado
den o
de
nues o
sis ema
CAD. Como
ejemplo
del
uso
de
es as
he amien as
p oponemos
el
diseño
de
un
íl o
digi al.
INTRODUCCION
Los
ci cui os
digi ales
in eg ados,
debido
a
su
iabilidad,
obus ez
y
di icul ad
de
copia,
p esen an
un
g an
in e es
en
aplicaciones
mili a es.
El
c ecien e
inc emen Q
de
complejidad
de
es os
ci cui os,
impulsa lo
po
la
ecnología
VLSI,
hace
imp escindible
dispone
de
un
sis ema
de
diseño
asis ido
po
compu ado
(CAD)
con
el
que
adop a
un
me odo
de
diseño
je a quice
y
egula :
comenzando
po
la
desc ipcion
uncional
o
de
compo amien o
del
sis ema
y
ealizando
la
implemen acon
en
los
dis in os
ni el
de
abs accion
(logico,
elec ice,
e c.)
has a
p oduci
la
desc ipcion
geome ica
o
de
masca as.
En
es e
p oceso
cob an
g an
impo ancia
los
sin e izado es
logicos.
En
es a
comunica.cion
p esen amos
el
si~ ema
de
diseño
au oma ice
basado
en
el
lenguaje
DDL
(Digi al
Design
Language),desa ollado
po
D.L.Die meye
(1)
que
hemos
adap ado,
mejo ado
e
in eg ado
den o
de
nues o
sis ema
CAD.
Es e
sis ema
de
diseño
digi al
se
compone
de
un
aduc o
(DDLTRN),
un
simuLado
(DDLSIM) y
un
p og ama
de
sin esis
log~ca
au oma ica
(DDLSYN).
La
en ada
a
es e
conjun o
de
p og amas
se
ealiza
con
la
desc ipcion
uncional,
~a
ni el
de
ans e encia
de
egis os,
del
compo amien o
del
sis ema
que
se
desea
implemen a .
Pa a
pode
abo da
un
diseño
de
la
complejidad
de
los
sis emas
digi ales
ac uales,
necesi amos
en
p ime
luga
especi ica
pe ec amen e
el
compo amien o
que
deseamos
que
enga
y
desc ibi
es e
compo amien o
igu osa
y
obje i amen e.
Aqui
es
donde
cob an
g an
impo ancia
los
lenguajes
de
desc ipcion
o mal,
como
DDL,
AHPL,
ISPS,
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335