Aplicação de auto-encoders para comunicação sem fio

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Uma aplicação de autoencoders para a camada física
Lucas Thiesen
Roberto Wanderley da Nobrega
Trabalho realizado como parte das atividades da disciplina TCC29009
Estudante do Curso de Engenharia de Telecomunicações do Campus São José do IFSC e-mail: l.thiesen@protonmail.com
Professor do Curso de Engenharia de Telecomunicações do Campus São José do IFSC e-mail: roberto.nobrega@ifsc.edu.br
Resumo

Cada vez mais aumenta a demanda por eficiência do uso de canais sem fio, e com o decorrer do tempo, várias técnicas surgiram para otimizar a utilização desse meio de transmissão. Uma variedade de códigos corretores de erro, diferentes técnicas de modulação, inúmeras formas de uso da banda do canal e uma gama de métodos de acesso ao meio. Na indústria está se vendo diversas aplicações de aprendizado de máquina: Processa- mento de imagens, previsão de comportamento, marketing, etc. Diferente dessas áreas se vê muito poucas aplicações para sistemas de telecomunicação. Recentemente uma nova linha de pesquisa surgiu, modelar o sistema de comunicação ponta a ponta como um au- toencoder, e vários resultados interessantes foram alcançados para canais teóricos. Nesse trabalho será apresentado uma linha de raciocínio levemente diferente. Ao invés de treinar uma rede neural com base em um canal teórico, será feio o treinamento do modelo sobre um canal real. Esse sistema deve aprender a lidar com os diferentes contratempos de um canal sem fio, e dessa forma atingir uma alta eficiência no uso do canal de co- municação. Ao final do trabalho, os resultados do sistema treinado utilizando o ambiente descrito previamente, será comparado as técnicas que vem sendo empregadas popularmente na indústria e literatura.

Palavras-chave

Deep learning. Wireless communication. Software defined radio (SDR).

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