Banca de DEFESA: TALES VINICIUS RODRIGUES DE OLIVEIRA CAMARA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : TALES VINICIUS RODRIGUES DE OLIVEIRA CAMARA
DATA : 23/10/2020
HORA: 09:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

Arquiteturas de Classificação Automática de Modulações em Ambientes Impulsivos Baseadas em Características Cicloestacionárias

PALAVRAS-CHAVES:

Ruído aditivo alfa-estável não-gaussiano, Correntropia, Função de correntropia cíclica, Descritores cicloestacionários, Função de autocorrelação cíclica fracionária de ordem inferior, Modulações digitais, Ruído impulsivo, Reconhecimento de modulação automática, Aprendizado de máquina, Regressão logística.

PÁGINAS: 100
RESUMO:

O rápido crescimento de aplicações suportadas por sistemas de comunicações sem-fio impulsiona a busca por novos sistemas de comunicações que permitam explorar eficientemente o espectro de frequências, como os sistemas baseados em rádio cognitivo. O rádio cogntivo pode ser definido como um sistema de comunicações inteligente, capaz de se adaptar autonomamente ao canal de comunicação, por meio da reconfiguração dos seus parâmetros de operação. Uma importante propriedade dos rádios cognitivos é a capacidade de reconhecer automaticamente o tipo de modulação empregada em um sinal de RF, possibilitando assim, a interoperabilidade entre sistemas, a melhoria da eficiência espectral, ou mesmo, viabilizando a vigilância eletrônica (em contextos de aplicações militares). Esse atributo é conhecido como classificação automática de modulações (AMC). Dentre as técnicas de AMC que caracterizam o estado-da-arte, estão as que se baseiam em detecção de padrões obtidos a partir da análise de características cicloestacionárias de segunda ordem. Embora muito difundidas, essas técnicas não são capazes de reconhecer alguns tipos modulações digitais, tais como modulações M-QAM e M-PSK de alta ordem. Em contra partida, as técnicas de análise cicloestacionárias de ordem superior, usadas para extração de descritores singulares dessas modulações, possuem um custo computacional muito elevado e são adequadas apenas para ambientes de comunicação com ruído AWGN. Embora o modelo de ruído AWGN seja amplamente empregado para caracterizar canais de comunicação sem-fio, existem diversos cenários práticos que são melhor modelados por distribuições não-gaussianas, como por exemplo a comunicação em HF, cujo ambiente apresenta uma forte contaminação por ruídos impulsivos. Recentemente, duas novas funções de análise cicloestacionária, a  função de autocorrelação cíclica fracionária de ordem inferior (FLOCAF), e a função de correntropia cíclica (CCF), foram definidas e avaliadas para o propósito de sensoriamento espectral em ambientes impulsivos, sendo o sensoriamento espectral um problema de menor complexidade em relação à classificação automática de modulações. De fato, sabendo que não existia na literatura uma solução satisfatória para a classificação automática de modulações de alta ordem em canais com ruído impulsivo, este problema foi abordado neste trabalho. Em particular, foram desenvolvidas aqui arquiteturas de classificação automática de modulações baseadas nas funções cicloestacionárias FLOCAF e CCF, combinadas com técnicas de classificação por árvore de decisão e por regressão logística. As arquiteturas foram desenvolvidas para o reconhecimento das modulações digitais BPSK, QPSK, 8-QAM, 16-QAM, e 32-QAM, e avaliadas em diferentes contextos de contaminação por ruído aditivo alfa-estável. Os resultados mostraram que todas as arquiteturas foram capazes de operar em ambientes impulsivos, sendo as arquiteturas baseadas na CCF as mais eficientes.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1543191 - LUIZ FELIPE DE QUEIROZ SILVEIRA
Interno - 1837240 - MARCELO AUGUSTO COSTA FERNANDES
Externo ao Programa - 2757086 - JOILSON BATISTA DE ALMEIDA REGO
Externo à Instituição - WAMBERTO JOSÉ LIRA DE QUEIROZ
Externo à Instituição - PEDRO THIAGO VALERIO DE SOUZA - UFERSA