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dc.contributor.advisorFernandes, Marcelo Augusto Costapt_BR
dc.contributor.authorSousa, Tiago Fernando Barbosa dept_BR
dc.date.accessioned2014-12-17T14:56:18Z-
dc.date.available2014-09-24pt_BR
dc.date.available2014-12-17T14:56:18Z-
dc.date.issued2014-02-28pt_BR
dc.identifier.citationSOUSA, Tiago Fernando Barbosa de. Equalização neural aplicada a sistemas com modulação bidimensional em fibra óptica. 2014. 81 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2014.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15498-
dc.description.abstractNowadays, optic fiber is one of the most used communication methods, mainly due to the fact that the data transmission rates of those systems exceed all of the other means of digital communication. Despite the great advantage, there are problems that prevent full utilization of the optical channel: by increasing the transmission speed and the distances involved, the data is subjected to non-linear inter symbolic interference caused by the dispersion phenomena in the fiber. Adaptive equalizers can be used to solve this problem, they compensate non-ideal responses of the channel in order to restore the signal that was transmitted. This work proposes an equalizer based on artificial neural networks and evaluates its performance in optical communication systems. The proposal is validated through a simulated optic channel and the comparison with other adaptive equalization techniqueseng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectEqualização Adaptativa. Redes Neurais. Sistemas Ópticos. Equalizador Neuralpor
dc.subjectAdaptive Equalization. Neural Networks. Optic Systems. Neural Equalizereng
dc.titleEqualização neural aplicada a sistemas com modulação bidimensional em fibra ópticapor
dc.typemasterThesispor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFRNpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3912964468136220por
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3475337353676349por
dc.contributor.referees1Dória Neto, Adrião Duartept_BR
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1987295209521433por
dc.contributor.referees2Silveira, Luiz Felipe de Queirozpt_BR
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4139452169580807por
dc.contributor.referees3Sablón, Vicente Idalberto Becerrapt_BR
dc.contributor.referees3Latteshttp://lattes.cnpq.br/6350047853320576por
dc.description.resumoA fibra óptica é um dos meios de comunicação mais utilizados atualmente, principalmente devido ao fato da taxa de transmissão de dados desses sistemas excederem as de todos os outros meios de comunicação digital. Apesar desta grande vantagem, existem problemas que impedem o total aproveitamento do canal óptico: com o aumento da velocidade de transmissão e das distâncias envolvidas, os dados ficam sujeitos a interferência intersimbólica não linear, causada pelos fenômenos de dispersão na fibra óptica. Para solucionar esse problema podem ser utilizados equalizadores adaptativos, que compensam respostas não ideais do canal, com o intuito de restaurar o sinal que foi transmitido. Neste trabalho apresentamos uma proposta de equalizador baseado em redes neurais artificiais e avaliamos seu desempenho em sistemas de comunicação óptica. A proposta é validada em um canal óptico simulado e comparada a outras técnicas de equalização adaptativapor
dc.publisher.departmentAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicaçõespor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
Appears in Collections:PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

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