Arquiteturas para classificação automática de modulação em um ambiente com desvanecimento Doppler e ruído impulsivo
Classificação Automática de Modulação, Aprendizado Profundo, Análise Cicloestacionária
A classificação automática de modulação (AMC) permite identificar a modulação dosinal recebido, sendo peça chave para o desenvolvimento de dispositivos de rádio cogni-tivo, que devem ser capazes de adaptar o tipo de modulação do transmissor às caracteris-ticas do ambiente de comunicação. Por esse motivo, diversas pesquisas sobre AMC vêmsendo desenvolvidas. Uma tendência dentre as técnicas de AMC consiste no emprego dearquiteturas baseadas em aprendizado profundo. Outra linha de pesquisa atual trata do de-senvolvimento de técnicas de processamento para a obtenção de descritores de caracteris-ticas de forma a viabilizar AMC com classificadores de baixo custo computacional. Nestetrabalho, propomos uma comparação entre métodos baseados em aprendizado profundo eem descritores cicloestacionários, em um ambiente de comunicação com desvanecimentoDoppler, com frequência Doppler normalizadaFdTS=0.002, e ruído impulsivo, caracter-izado por uma distribuiçãoα-estável, com parâmetroαassumindo valores no conjunto{1.3,1.7,2.0}, e considerando uma Relação Sinal-Ruído Geométrica (GSNR) variandode 0 a 15 dB.