Redes neurais artificiais aplicadas a detecção inteligentes de sinais /
propõe uma estratégia para implementar o processo de detecção de sinais em sistemas de comunicação digital, cujo esquema de sinalização possa ser representado por uma constelação finita de sinais. Essa estratégia se caracteriza pelo estudo de três modelos de detetores baseados em Redes Neurais Artif...
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| Formato: | Dissertação |
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| Endereço do item: | https://app.bczm.ufrn.br/home/#/item/17267 |
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| Resumo: | propõe uma estratégia para implementar o processo de detecção de sinais em sistemas de comunicação digital, cujo esquema de sinalização possa ser representado por uma constelação finita de sinais. Essa estratégia se caracteriza pelo estudo de três modelos de detetores baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA) cujo propósito é a substituição do receptor de máxima-verossimilhança usualmente presente nos sistemas de comunicação digital. O modelo adotado para cada detetor utiliza um tipo diferente de RNA. As RNA utilizadas foram: o Perceptron, o Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP) e as redes de Funções Radiais de Base (redes RBF). No intuito de avaliar a potencialidade de utilização dos detetores propostos, são apresentados resultados obtidos via simulação, onde estão comparados os desempenhos dos mesmos com relação a sistemas de comunicação digital conhecidos, bem como a sistemas cujo receptor se fundamenta no Algoritmo de Viterbi. Finalmente, é feita uma análise comparativa entre os detetores baseados em RNA, levando em consideração aspectos de complexidade, treinamento e eficiência computacional. |
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