Resumen

La estimación de canal en sistemas de comunicación inalámbrica generalmente se logra mediante la inserción, junto con la información, de una serie de símbolos conocidos, cuyo análisis se utiliza para definir los parámetros de los filtros que eliminan la distorsión de los datos. Sin embargo, una parte del ancho de banda disponible debe destinarse a estos símbolos. Hasta ahora, ninguna solución alternativa ha demostrado ser completamente satisfactoria para uso comercial, pero una técnica que parece prometedora es el entrenamiento superpuesto (ST). Este trabajo describe una implementación híbrida de software-hardware en FPGA de un algoritmo reciente que pertenece a la familia ST, conocido como Entrenamiento Superpuesto Dependiente de Datos (DDST), que no necesita ancho de banda adicional para sus secuencias de entrenamiento (TS) ya que las agrega aritméticamente a los datos. DDST también agrega una tercera secuencia conocida como secuencia dependiente de datos, que elimina la interferencia causada por los datos sobre los TS. Dado que la carga computacional

• Materias:Elementos lógicos Sistema de archivos Multinúcleo heterogéneo Flexibilidad del montium Gestión de memoria
• Subjects:Logic elements File system Heterogeneous multicore Montium flexibility Memory management
• Palabras claves:Estimación de canal; Sistemas de comunicación inalámbrica; Símbolos conocidos; Entrenamiento superpuesto; Entrenamiento superpuesto dependiente de datos; Sistema en un chip programable
• Keywords:Channel estimation; Wireless communication systems; Known symbols; Superimposed training; Data-dependent superimposed training; System on a programmable chip