Arquitetura de Aprendizado Profundo para Classificação de Modulação Automática em Canais com Desvanecimento Variante no Tempo e Ruído Impulsivo.
Classificação Automática de Modulação, Aprendizado Profundo, Análise Cicloestacionária
A classificação de modulação automática (AMC) permite identificar o tipo de modulação do sinal recebido, sendo parte fundamental no desenvolvimento de dispositivos de rádio cognitivos que adaptam o tipo de modulação às características do ambiente de comunicação. Vários tipos de pesquisas sobre AMC foram feitas com base na análise dos sinais de modulação e usando seus parâmetros para desenvolver descritores de recursos poderosos a serem usados nesta classificação automática. Recentemente, uma nova tendência apareceu relacionada ao uso de arquiteturas baseadas em aprendizado profundo para esta classificação. Assim, neste trabalho propomos a utilização de métodos baseados em deep learning para classificar o tipo de modulação de um sinal em um ambiente com desvanecimento doppler e ruído impulsivo. Estudamos e propomos um modelo baseado na CNN que se mostrou comparável aos métodos do estado da arte.