Figura 22 - Modelo de referência para otimização do equalizador.
Na Figura 22 tem-se
(72)
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(73)
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(74)
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Supondo que a amostragem é feita em t=kT,
e tomando como base a Figura 22, tem-se que o valor médio quadrático
do sinal de erro no detetor, e(kT) = u(kT)-ak, é dado
por
(75)
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Para determinar o erro médio quadrático
mínimo, deriva-se (75) em relação a cada um dos coeficientes
{Wi} e iguala-se o resultado a zero. Chega-se então ao
seguinte resultado
(76)
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onde
(77)
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e
(78)
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A equação (76) pode ser expressa em
notação matricial como
(79)
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onde
(78) | (78) | (79) |
(80)
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Note-se que
é o vetor gradiente. Se a matriz Ry for inversível,
a solução de (79) que fornece os coeficientes ótimos
pode ser expressa por
(81)
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Pode-se mostrar também que o erro médio
quadrático mínimo pode ser expresso por
(82)
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e que o erro correspondente a uma determinada matriz
de coeficientes W pode ser expresso por
(83)
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Critério do Mínimo Erro Absoluto
Outro critério utilizado para determinar os
coeficientes de um equalizador é o da minimização
do erro absoluto, definido por
(84)
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onde
(85)
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e, de acordo com a Figura 22,
(86)
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Pode-se mostrar que a condição para
obter os valores ótimos dos coeficientes é a anulação
das primeiras 2N amostras em torno da amostra principal. Ou seja,
(87)
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Por este motivo o equalizador que minimiza o erro absoluto é também denominado Equalizador "Zero Forcing".
Substituindo (86) em (87) e fazendo p(0)=1, tem-se
o sistema de equações
(88)
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(89)
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Usando-se notação matricial (88) pode
ser expressa como
(90)
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onde
(91)
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(92)
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Supondo que a matriz Gy tem uma matriz
inversa, a solução de (90) que fornece os coeficientes ótimos
será
(93)
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