Efectos de la ecualización ciega de canal utilizando el algoritmo acelerador regresivo versión ɣ

We present a blind channel equalization scheme, applied to ɣ version regressive acceleration algorithm, which uses self-taught equalization techniques to study the characteristics of both, the second and the higher order moments for the transmitted signal, used to calculate the signal of error and thus, to make an optimal estimation of the transmitted symbols. This way, simulations of the obtained results are done in comparison with the algorithms based on the stochastic gradient and with the Bussgang algorithms. The results of that simulations show how, using the regressive acceleration algorithm version ɣ, a better detection of transmitted bits and higher convergence speeds are obtained, with a minimum mean square error.Se presenta un esquema de ecualización ciega de canal, donde se aplica el algoritmo acelerador regresivo versión ɣ, el cual utiliza las técnicas de ecualización autodidacta que estudian las características de los momentos de segundo orden y de orden superior de la señal transmitida, usados para calcular la señal de error, con el fin de realizar una óptima estimación de los símbolos transmitidos. Con ello se simulan los resultados obtenidos en comparación con los algoritmos basados en el gradiente estocástico y en los algoritmos de Bussgang. Los resultados de las simulaciones muestran que, utilizando el algoritmo acelerador regresivo versión ɣ, se obtiene una mejor detección de los bits trasmitidos y mayores velocidades de convergencia, con un error cuadrático medio mínimo