Uso de Correntropia na Generalização de Funções Cicloestacionárias e Aplicações para a Extração de Características de Sinais Modulados
Correntropia, Cicloestacionariedade, Função de Correntropia Cíclica, Função de Densidade Espectral de Correntropia Cíclica, Extração de características.
A extração de informações de sinais aleatórios é um problema frequente e relevante em muitas aplicações de processamento digital de sinais. Nos últimos anos, diferentes métodos têm sido utilizados para a parametrização de sinais ou obtenção de descritores eficientes de suas características. Quando os sinais aleatórios possuem propriedades es- tatísticas cicloestacionárias, as Funções de Autocorrelação Cíclica (CAF) e a Densidade Espectral Cíclica (SCD) podem ser utilizadas na obtenção de informações cicloestacioná- rias de segunda ordem. Entretanto, em sinais não-gaussianos, as informações cicloestaci- onárias de segunda ordem são fracas e, neste caso a análise cicloestacionária deve ocorrer sobre informações estatísticas de ordem superior. Este trabalho propõe uma nova ferra- menta matemática para a análise cicloestacionária de ordem superior baseada na função de correntropia. Especificamente, a teoria de análise cicloestacionária é revisitada sob um enfoque de teoria da informação, e as Funções de Correntropia Cíclica (CCF) e Densidade Espectral de Correntropia Cíclica (CCSD) são definidas. É comprovado analiticamente que a CCF contém informações de momentos cicloestacionários de segunda ordem e de ordem superior, sendo uma generalização da CAF. O desempenho dessas novas funções, na extração de características cicloestacionárias de ordem superior, é analisado em um cenário de comunicação sem fio com ruído não-gaussiano.