Banca de DEFESA: ALUISIO IGOR REGO FONTES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALUISIO IGOR REGO FONTES
DATA: 14/12/2012
HORA: 15:30
LOCAL: DCA - Sala 02
TÍTULO:

Classificação Automática de Modulação Digital com uso de Medida Teórica de Informação para Ambientes de Rádio Cognitivo


PALAVRAS-CHAVES:

Rádio Cognitivo, Classificação Automática de Modulação, Correntropia.


PÁGINAS: 90
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

Os modernos sistemas de comunicação sem fio empregam, frequentemente, técnicas adaptativas para proporcionar uma alta taxa de transmissão, enquanto asseguram qualidade de serviço (QoS) e abrangência de cobertura. Estudos recentes têm mostrado que esses sistemas podem se tornar ainda mais eficientes com a incorporação de técnicas de inteligência artificial e de conceitos de rádio definido por software. Os sistemas que seguem essa linha, conhecidos como Sistemas de Rádio Cognitivo, podem idealmente explorar de forma dinâmica e oportunística diferentes porções do espectro de frequências não utilizadas, conhecidas como buracos espectrais, com o objetivo de prover altas taxas de transmissão de dados com elevada confiabilidade e disponibilidade de serviço. A Classificação Automática de Modulação (AMC) seria uma habilidade muito útil nesses sistemas. Normalmente, as técnicas de AMC utilizam alguma forma de pré-processamento do sinal para extração de características que pode introduzir um alto custo computacional ou necessitar de suposições ideais, e até mesmo superficiais, sobre o sinal recebido. Este trabalho propõe o uso direto de uma medida de similaridade, baseada na Teoria da Informação, conhecida como coeficiente de correntropia, para se conseguir o reconhecimento automático de modulações digitais sem a necessidade de uma fase intermediária de extração de características. Experimentos realizados por meio de simulação computacional demonstram que a técnica proposta neste trabalho apresenta uma alta taxa de sucesso na classificação de modulações digitais, mesmo na presença de ruído aditivo gaussiano branco (AWGN).


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1543191 - LUIZ FELIPE DE QUEIROZ SILVEIRA
Interno - 347628 - ADRIAO DUARTE DORIA NETO
Interno - 2579664 - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS
Externo ao Programa - 1748761 - VINCENT PATRICK MARIE BOURGUET
Externo à Instituição - FRANCISCO MARCOS DE ASSIS - UFCG
Notícia cadastrada em: 14/11/2012 15:53
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